CC BY
118
УДК 658.5
ОСОБЕННОСТИ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ МЕЛКОСЕРИЙНОГО МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРОИЗВОДСТВА, ОСНАЩЕННОГО МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫМ ОБОРУДОВАНИЕМ
И.Н. Исаков
Носит обзорный характер. Рассматриваются вопросы планирования в условиях мелкосерийного многономенклатурного производства, оснащенного многофункциональным оборудованием. Описываются особенности изготовления продукции при выбранном типе производственной системы.
Ключевые слова: оперативно-календарное планирование, мелкосерийное производство, многофункциональные обрабатывающие центры, автоматы продольного точения с ЧПУ.
На современном этапе порядка 70-80 % изделий машиностроения производится малыми партиями. При увеличении номенклатуры и частой смене производимой продукции в совокупности с возрастающими требованиями к качеству и уменьшению сроков изготовления необходима комплексная автоматизация и создание гибких систем с широким применением оборудования с числовым программным управлением (ЧПУ) и эффективных средств технологической подготовки и контроля производства.
Повсеместное внедрение персональных компьютеров позволило перевести автоматизированные системы управления производством на новый уровень, при котором характерен переход к децентрализованному управлению. При таком подходе на уровне цеха решаются такие задачи, как оперативный учет физических затрат, планирование и учет производимых операций, разработка сменно-суточных заданий. Ранее в условиях мелкосерийного производства описанные задачи не решались в силу достаточной трудности описания оперативного управления, сложностей, возникающих при поддержании достоверности необходимой базы данных и достаточно большой размерности решаемых задач управления.
По мере развития оборудования с ЧПУ появлялись все более сложные обрабатывающие центры, являющиеся многофункциональными, позволяющими производить как токарные, так и фрезерные операции с высокими скоростями обработки. Примером такого оборудования являются прецизионные автоматы продольного точения с ЧПУ. Поскольку частые их переналадки ведут к потере производственного времени, используют это оборудование обычно на крупносерийных производствах. Однако такие станки все чаще применяются в мелкосерийном производстве, что связано с возможностью получать при обработке деталей поверхности с высокой точностью, порядка 5-6-го квалитетов, и шероховатостью Яа 0,04 ... 0,02 мкм.
При использовании таких станков в мелкосерийном многономенклатурном производстве характерно усложнение процесса управления и планирования. Это объясняется высокой стоимостью оборудования и средств автоматизации, что наряду с необходимостью получения экономического эффекта выдвигает определенные требования к качеству работы производственной системы (ПС). В связи с этим при использовании таких ПС все более актуальной становится задача снижения издержек и рационального использования имеющихся ресурсов.
Для этого необходимо осуществлять оптимальное планирование, которое позволяло бы получать необходимые показатели эффективности ПС в конкретных условиях в любой момент времени [1].
В связи с этим вопросы создания автоматизированных систем планирования работы ПС, в состав которых входит многофункциональное оборудование с ЧПУ, требуют необходимой проработки.
В литературе достаточно широко освещены вопросы построения алгоритмов оперативно-календарного планирования. В свою очередь, все большую необходимость приобретает краткосрочное планирование, при котором приходится разрабатывать большое количество детальных планов и учитывать состояние ПС в конкретный момент времени. В связи с этим применение известных методов, использующих некоторые упрощения при планировании, не дает оптимальных результатов.
Для расчета плана и проверки различных организационных моментов в настоящее время широкое применение получило имитационное моделирование (ИМ) производственных процессов. Оно основано на использовании имитационных моделей, позволяющих составлять детальные производственные планы. Недостатками ИМ является необходимость использования различных эвристических правил и неспособность к оптимизации.
Проблемы разработки автоматизированных систем планирования на основе использования имитационных моделей описаны в ряде работ. Однако для рассматриваемого типа ПС необходимы дополнительные исследования на предмет применения указанных методов для оперативного планирования и управления.
Таким образом, можно сделать вывод, что актуальной является задача разработки моделей, алгоритмов, методов и программных средств автоматизированного планирования и оперативно-диспетчерского управления в условиях применения многофункционального оборудования в мелкосерийном многономенклатурном производстве.
Как известно, эффективность работы той или иной автоматизированной системы управления (АСУ) ПС зависит от степени автоматизации производства и его серийности. В ПС крупно и-среднесерийного производства, имеющих высокую степень автоматизации и ограниченную но-
292
менклатуру изготавливаемой продукции, производственный процесс, по сути, сведен к технологическому. В связи с этим главную роль в таких ПС играет автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУТП).
В условиях многономенклатурного мелкосерийного производства, характеризуемого большой номенклатурой изготавливаемой продукции и нестабильностью производственной ситуации, АСУТП принимает на себя в основном исполнительские функции, а работы по принятию оперативных решений возлагается на автоматизированную систему организационно-технологического управления (АСУОТ). Данная система осуществляет лишь оперативное планирование, а месячный производственный план разрабатывается в планово-производственном отделе и АСУП предприятия.
В АСУОТ решаются задачи диспетчерского управления, учета и контроля процесса производства, оперативно-календарного планирования.
Планово-производственный отдел предоставляет механообрабаты-вающему цеху месячную производственную программу, в которой указана номенклатура деталей и сроки их изготовления. Цеховое планирование представляет собой составление графика производства продукции с целью обеспечения необходимой загрузки оборудования и выполнения директивных сроков изготовления деталей. При оперативном планировании главным критерием является коэффициент использования оборудования, показывающий, какую часть планового временного фонда станок выдает продукцию. Поэтому основная задача заключается в уменьшении времени простоя оборудования.
Оперативно-производственное планирование (ОПП) представляет собой основную часть системы оперативного управления [2]. Оперативный производственный план представляет собой конечный элемент системы планирования и является основным средством реализации поставленных плановых задач в реальном масштабе времени.
Система оперативно-производственного планирования представляется совокупностью методов планирования, регулирования производственного процесса и его учета в сравнительно малый промежуток времени. Главными задачами ОПП являются [3]:
1. Обеспечение ритмичной работы производственных участков.
2. Обеспечение рациональной загрузки оборудования.
3. Уменьшение длительности производственного цикла.
4. Снижение объемов незавершенного производства.
Конечным этапом ОПП является формирование расписания работы основного технологического оборудования. Качество сформированного плана и экономические показатели эффективности работы определяются все тем же коэффициентом использования оборудования.
Оперативное планирование направлено на составление плана работы ПС в конкретном промежутке времени. Качество планирования определяется с помощью некоторого критерия оптимальности.
При оперативном планировании наиболее распространены следующие критерии оптимальности [4]:
1. Максимальный объем выпускаемой продукции.
2. Минимальная себестоимость единицы изготавливаемой продукции.
3. Минимальное количество партий деталей, не изготовленных к указанному сроку.
4. Максимально возможный коэффициент загрузки оборудования.
Решению задач ОПП посвящено большое количество работ. По
степени точности достигаемого результата выделяются группа точных методов [5] и группа приближенных методов [6] решения задач оперативного планирования.
К точным методам относятся методы линейного программирования, динамического программирования и комбинаторные методы (методы отсеивания вариантов, последовательного анализа и др.)
Первая работа в этой области принадлежит Джонсону [5], который сформулировал задачу календарного планирования. Для решения этой задачи автор использовал алгоритм, построенный на основании известной теоремы Джонсона. Многие исследователи проводили работы по обобщению алгоритмов Джонсона и решения с их помощью более сложных задач. Однако практических результатов достигнуто не было.
Известны работы, посвященные решению задач ОПП с использованием методов целочисленного программирования.
К примеру, в работе [7] рассматриваются варианты применения методов целочисленного программирования для определения оптимальной последовательности запуска деталей.
В работе [8] описывается применение алгоритмов Р. Гомори. Исследования показали, что даже при малом количестве уравнений и переменных не удается получить оптимальное решение. При росте размерности резко увеличивается количество итераций, необходимых для решения задач методами Гомори. В силу этого при практических расчетах выбранные алгоритмы не всегда эффективны.
В работе [9] рассмотрены попытки сопоставить задачи оперативного планирования с задачами квадратичного целочисленного программирования. Полученные в результате модели практически сопоставимы с линейными целочисленными моделями, однако пока нет путей решения данных задач.
Известны подходы к решению задач ОПП путем применения методов динамического программирования [10]. За основу принято сходство принципов динамического программирования с методом Джонсона для двухстаночной задачи.
Наиболее эффективно метод динамического программирования применим для одностаночных и двухстаночных производственных систем. В свою очередь для сложно структурированных ПС становится затруднительным применение методов динамического программирования для решения задач ОПП.
На базе динамического программирования получили широкое распространение различные комбинаторные методы, такие, как «метод ветвей и границ»и его модификации, а также схемы последовательного анализа, конструирования и отсеивания вариантов.
Все три указанные схемы строятся на правиле отсева бесперспективных вариантов, для которого в качестве основного первоначально применялся принцип монотонной рекурсивности. На основе этого принципа были разработаны алгоритмы решения дискретных задач оперативного планирования, представленные в работе [11]. Здесь же автор указывает, что для многостаночных ПС в общем случае принцип оптимальности не выполняется. В связи с этим все три указанные схемы применимы лишь для сокращения перебора.
Автор работы [12] приходят к мнению о том, что в чистом виде методы последовательного анализа вариантов слабо применимы для задач оперативного планирования в силу большой размерности и трудоемкости нахождения решения. Однако в работе автор рассматривает метод «ветвей и границ» для улучшения схемы последовательного анализа вариантов.
А.Лэнд и А.Дойг впервые применили метод «ветвей и границ» для решения задач оперативного планирования. Впоследствии описанный метод использовал Ломницкий для решения задач изготовления деталей с совпадающими маршрутами обработки на трех станках. Для более сложной структуры ПС Ломницкий и Браун применяли разновидность алгоритма «ветвей и границ» Однако в работе [13] указывается тот факт, что для работы описанного метода необходимо определить верхнюю (нижнюю) границу функционала, что является отдельной задачей оперативного планирования. В связи с этим авторы работы говорят о том, что метод «ветвей и границ» не всегда применим.
В работе [14] авторы используют для построения плана частичный перебор. К недостаткам данного метода относится тот факт, что полученные приближенные решения трудно оценимы.
Зачастую для решения задач оперативного планирования используются методы направленного перебора. Согласно работе [5] смысл применения данных методов следующий: «Отправляясь от исходного расписания, разрешают какой-либо конфликт расписания другим способом, если это уменьшает длину расписания. Если никакой другой способ разрешения конфликта не уменьшает длину расписания, переходят к следующему конфликту. Описанную процедуру повторяют до тех пор, пока не приходят к такому расписанию, в котором ни один конфликт нельзя разрешить по другому, не увеличив длины расписания» Редкое использование данного метода объясняется его большой трудоемкостью.
В работе [15] предлагается для решения задач оперативного планирования использовать метод Монте-Карло. Авторы указывают на высокую эффективность использования данного метода по сравнению с другими. Недостатком использования метода Монте-Карло является необходимость проведения многовариантного перебора, что является трудоемкой задачей в условиях реального производства.
Широкое распространение получили эвристические методы для решения практических задач [3]. Данные методы позволяют учитывать множество разнообразных критериев при решении задач оперативного планирования. Эвристические методы решения в большинстве случаев представляют собой некоторую экстраполяцию опыта решений в аналогичных ситуациях. В большинстве случаев эвристические методы представляют собой алгоритмы, работающие на основе предыдущего опыта.
Зачастую в многономенклатурном мелкосерийном производстве разрабатывается не оптимальный, а рациональный план изготовления продукции. В связи с этим широкое распространение получили эвристические алгоритмы (решающие правила), чаще всего применимые на практике. Эти алгоритмы строятся и корректируются на основании опыта эксплуатации конкретной ПС.
Решающие правила не позволяют в конечном итоге получить оптимальное решение, а зачастую даже не удается оценить, насколько полученный результат отклонился от оптимального. К достоинствам эвристических алгоритмов можно отнести тот факт, что они, по сравнению с точными однокритериальными алгоритмами, позволяют в большей степени учесть все особенности ПС. Наиболее эффективно применение решающих правил при формировании расписания по мере необходимости, а не заранее. Это связано с тем, что эвристические алгоритмы можно применять не только при статической, но и при изменяемой номенклатуре изготавливаемой продукции.
Анализ известных алгоритмов ОПП и расчета календарно-плановых нормативов указывает на тот факт, что необходимо создание механизма, позволяющего своевременно реагировать на изменение производственной ситуации и вносить корректировки в составленное расписание.
По всему вышесказанному можно сделать следующие выводы.
1. Решение задачи полноразмерного планирования в условиях многономенклатурного мелкосерийного производства является неэффективным путем в силу многокритериальности и большой размерности решаемых задач, а также отсутствия необходимой гибкости при выбранном типе ПС.
2. Автоматизацию оперативного планирования необходимо проводить на цеховом уровне. Это обусловлено необходимостью обеспечить достаточную гибкость ПС, позволяющую оперативно решать возникающие производственные задачи в конкретный момент времени.
296
3. К автоматизированной системе ОПП предъявляются следующие требования:
3.1. Автоматизированная система ОПП должна быть составной частью автоматизированной системы управления предприятием.
3.2. Ресурсы системы должны рассматриваться как величины, изменяемые в соответствии с производственной ситуацией.
3.3. Процесс оперативного планирования должен разделяться на составляющие.
3.4. Автоматизированная система должна производить оперативный расчет, анализ и сравнение нескольких вариантов плана изготовления продукции.
3.5. Регламент разрешения конфликтных ситуаций должен быть четко описан.
3.6. Система должна иметь возможность моделирования возможных отклонений с последующей оценкой их влияния на последовательность выполнения плана.
4. Отсутствие строгих математических моделей ОПП порождает использование эвристических методов, с помощью которых зачастую удается формировать расписание, сильно отличающееся от оптимального.
5. При использовании многофункционального оборудования на первый план выходит задача сокращения подготовительно-заключительного времени обработки, т.е. выстраивания такой последовательности обработки деталей, при которой количество переналадок оборудования будет минимальным.
По всему вышесказанному можно сделать вывод, что изготовление деталей на многофункциональных прецизионных автоматах продольного точения с ЧПУ требует комплексного подхода к разработке технологических процессов обработки и проведению оперативного планирования.
Список литературы
1. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. М.: Наука. 1975. 616с.
2. Алиев В.Г. Модели и методы оперативного планирования и управления производством. Махачкала: Дагестан. кн. изд-во. 1976. 115 с.
3. Акимов А.П. Математические модели планирования выпуска продукции в гибких производственных системах. М.: Вычислительный центр АН СССР. 1986. 20с.
4. Айнутдинов В. А. Модели и методы оперативного планирования в условиях ГПС с использованием групповой технологии: дис. канд. техн. наук. М.: МИФИ, 1990. 143 с.
5. Мут Дж. Ф., Томпсон Дж. Л. Календарное планирование. М.: Прогресс. 1966. 455 с.
6. Дубоглазов В. А. Оперативное управление основным производством в АСУ машиностроительным заводом (Опыт разработки и внедрения, основные пути дальнейшего развития). JI.: ЛДНТП. 1984. 23 с.
7. Соколицын С.А., Кузин Б.И. Организация и оперативное управление машиностроительным производством: учебник для вузов. Л.: Машиностроение. 1988. 527 с.
8. Мироносецкий Н.Б. Экономико-математические методы календарного планирования. Новосибирск: Наука. Сибир. отделение. 1973. 140 с.
9. Смоляр JI И. Модели оперативного планирования в дискретном производстве. М.: Наука. 1978. 320 с.
10. Розенблатт Г И., Рахманин Г. Д., Перцевский A C. Служба оперативного управления основным процессом. Л.: Лениздат, 1989. 134 с.
11. Шкурба В.В., Подчасова Т.П., Пишчук А.И. Задачи календарного планирования и методы их решения. Киев: Научная мысль. 1966. 155 с.
12. Планирование дискретного производства в условиях АСУ / В.В. Шкурба, В.А. Болдырев, А.Ф. Вьюн [и др.]; под ред. В.М. Глушкова. Киев: Техника. 1975. 295с.
13. Семенов A.M., Португал В. М. Задачи теории расписаний в календарном планировании мелкосерийного производства. М.: Наука. 1972. 183 с.
14. Шкурба В.В., Михалевич В.С. Оптимальное планирование в многоуровневых системах. Киев: О-во "Знание" УССР, 1980. 14 с.
15. Португал В. М., Семенов А.И. Модели планирования на предприятии. М.: Наука. 1978. 268 с.
Исаков Иван Николаевич, ведущий инженер-программист, isakovivan 71 @yandex. ru, Россия, Тула, Конструкторское бюро приборостроения имени академика А.Г. Шипунова
PECULIARITIES OF OPERATIONAL PLANNING UNDER CONDITIONS OFMULTICARIOUSMULTINOMENCLATUREMANUFACTURE WHEN USING
MULTIFUNCTIONAL EQUIPMENT
I.N. Isakov
Has survey character. I discussed issues of planning in a multiproduct small-lot production if you are using multifunction equipment. The article describes the features of production for the selected type of production system.
Key words: operational scheduling, small-batch production, multifunctional machining centers, Swiss-type lathes with CNC.
Isakov Ivan Nikolaevich, programmer, isakovivan 71 @yandex. ru, Russia, Tula Instrumental Design Bureau named after academician A. G. Shipunov
