CC BY
63
Таким образом, предложенная модель оценки взаимосвязи факторов внешней и внутренней среды логистической системы промышленного предприятия, основанная на построении нечетких когнитивных карт, позволит оценить степень влияния выделенных факторов на основные источники рисков и на основании полученной оценки более эффективности осуществлять выбор мероприятий, направленных на уклонение предприятия от рисков.
Библиографические ссылки
1. ГОСТ Р 51897-2002. Менеджмент риска. Заголовок: Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 2002. 12 с.
2. Мешалкин В.П. Логистика и электронная экономика в условиях перехода к устойчивому развитию. Москва-Генуя: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2004. 573 с.
3. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.
УДК 004:656.025.4
К.С. Чупрынова, Г.В. Заходякин
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО
ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА ОБОРУДОВАНИЯ
ТЕХНИЧЕСКОГО ВОДОПРОВОДА И ВОДОПОДГОТОВКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
In this paper the mathematical model of waterworks equipment maintenance and repair processes optimization is presented/ This model is implemented in the Rockwell Arena software. The simulation model allows to determine the optimal set of process parameters - the number of employees, the ordering points of materials required for reconstruction etc. under uncertain conditions, namely during emergency equipment failures.
В работе предложена математическая модель оптимизации процессов технического обслуживания и ремонта оборудования технической водоподготовки, реализованная в программной среде Rockwell Arena. Имитационная модель позволяет определить оптимальный набор параметров процесса - количество рабочего персонала, точки заказов материалов, необходимых для проведения восстановительных работ и др. в условиях неопределенности, а именно в условиях возникновения аварийных отказов оборудования.
Экономическая эффективность промышленных предприятий в значительной степени определяется состоянием и эксплуатационными характеристиками производственного оборудования, которые в свою очередь зависят
от эффективности функционирования системы технического обслуживания и ремонта. Рациональная организация технического обслуживания и ремонта оборудования является определяющим фактором улучшения показателей эксплуатационной надежности оборудования, повышения качества и снижения себестоимости выпускаемой продукции, что, в свою очередь, способствует повышению конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях рыночной экономики.
В настоящее время экономическая эффективность организации и планирования технического обслуживания и ремонта оборудования промышленных предприятий определяется уровнем использования современных инструментальных средств, позволяющих моделировать процессы эксплуатации оборудования производственных систем с целью определения оптимальных характеристик системы технического обслуживания и ремонта. Применение моделей позволяет определить оптимальные параметры системы технического обслуживания и ремонта оборудования промышленных предприятий, которые могут быть использованы для экономически эффективной организации работ технического обслуживания и ремонта оборудования.
Целью данной работы является разработка модели для оптимизации процессов ТОиР оборудования водоподготовки промышленных предприя-
Надежность технологического процесса водоподготовки промышленных предприятий, а значит и всего производства в целом, зависит от надежности отдельных агрегатов. На промышленном предприятии восстановление основных технических характеристик и работоспособности оборудования и технологических схем осуществляется организацией системы планово-предупредительного ремонта (ППР). Система ППР предусматривает два вида ремонтов: текущий и капитальный, а также межремонтное обслуживание (проверка состояния) технологического оборудования. Системой ППР устанавливаются сроки (нормативы) пробега оборудования до каждого вида ремонта и время простоя в ремонте, т. е. ремонт осуществляется по календарным срокам, независимо от наработки системы. В технологических картах для каждого вида оборудования установлены спецификации - нормы расхода материалов, запасных частей др. [1].
В рамках рассмотрения отдельных технологических операций целесообразно использовать методы имитационного моделирования. Имитационное моделирование — это метод, позволяющий строить модели с учетом времени выполнения функций. Полученную модель можно «проиграть» во времени и получить статистику происходящих процессов так, как это было бы в реальности. В имитационной модели изменения процессов и данных ассоциируются с событиями. Проигрывание модели заключается в последовательном переходе от одного события к другому.
Для реализации представленной водоподготовительной установки, а также получения результатов, используются возможности компьютерной программы Arena. Для построения модели в программе предварительно необходимо построить блок-схему надежности (БСН) установки техниче-
ской водоподготовки. [2] На БСН указаны основные единицы оборудования, их количество, а также количество резервных единиц, согласно спецификации оборудования водоподготовительной установки.
При проигрывании модели после появления отказа элемента определяется вид этого отказа, т.е. выясняется, что конкретно произошло, какие материалы, запасные части, а также, сколько времени необходимо для устранения отказа. Далее элемент подвергается восстановлению, после устранения дефектов и проверки работоспособности в системе регистрируются данные о проведенном ремонте.
При появлении в системе отказа определяется количество исправно работающих элементов. Далее отказ выпускается в систему, согласно статистике появления разного вида отказов, случайным образом отказу назначаются атрибуты: вид отказа, время его устранения, необходимые материалы и запасные части. В случае если система неработоспособна, отказ может ожидать своей очереди, т.к. элемент не может отказать, если неработоспособна вся система.
В результате проигрывания модели определяются основные характеристики системы, среди которых:
• средняя наработка на отказ;
• коэффициент готовности;
• общие затраты.
Для того, чтобы улучшить производительность модели, найдя значения параметров, при которых достигается наилучший результат работы модели, воспользуемся возможностью оптимизации модели установки водоподготовки. Для этого необходимо задать управляющие параметры .
• количество рабочих;
• точки заказов материалов, необходимых для проведения восстановительных работ.
Также необходимо задать ограничения, в качестве технического критерия оптимальности выбран коэффициент готовности - вероятность того, что объект окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени. В качестве экономического критерия - общие затраты на проведение ТОиР в заданное время моделирования. При поиске оптимального значения целевую функцию необходимо минимизировать.
В результате проведенной оптимизации были получены данные, используя которые можно сделать вывод о том, что наиболее эффективное проведение восстановительных работ, при заданных ограничениях, возможно за счет снижения количества рабочего персонала и установления для каждого из видов материалов и запасных частей оптимального значения точки заказа.
Библиографические ссылки
1. Кафаров В.В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств / В.В. Кафаров, В.П. Мешал-
кин, Г. Грун, В. Нойманн. М.: Химия, 1987. 272 с.
2. Заходякин, Г.В. Эффективность и надежность химических производств [Электронный ресурс] : [учебный курс для специальности 080506] / Г.В. Заходякин, каф. Логистики и экон. информатики Рос. хим.-технол. ун-та им. Д.И. Менделеева // Учеб. сайт междунар. ин-та Логистики ресурсосбережения и технологической инноватики РХТУ им. Д. И. Менделеева [веб-сайт]. // [Электронный ресурс] // URL: // http://moodle.milrti.ru/course/view. php?id=9 (Дата обращения 13.03.2011).
УДК 004.94:658.7
А.С. Швец, И.А. Скасырская
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ КОМПЕТЕНЦИЙ СЛУЖБЫ ЛОГИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ОТХОДАМИ ОАО «ЩЁКИНО-АЗОТ»
In this paper a complex of competences of the Waste Logistics Management Office for one of big chemical companies of Russia - “Shyekinoazot” is proposed.
В работе предложен комплекс компетенций Службы логистического управления отходами для одной из крупных химических компаний России - «Щёкиноазот».
В настоящее время крупнотоннажные химические предприятия являются существенными источниками загрязнения окружающей природной среды. По валовым выбросам вредных веществ в атмосферу они занимают десятое место среди отраслей промышленности, по сбросам загрязненных сточных вод в природные поверхностные водоемы - второе место (после электроэнергетики).
Выбросы химических предприятий в атмосферу ежегодно составляют около 428 тыс. тонн. Основными видами загрязнителей являются (в % от общей массы): оксид углерода (30%), летучие органические соединения (21%), диоксид серы (14%), окислы азота (10%), окислы углеводородов (9%). Более четверти (26,8%) валовых выбросов приходится на предприятия, расположенные в Татарстане (ОАО «Нижнекамснефтехим» и др.), Башкортостане (ОАО «Сода», г. Стерлитамак и др.), в Мурманской (ОАО «Апатит») и Иркутской областях (ОАО «Ангарская НХК»),
Ежегодно на предприятиях отрасли образуется около 15,0 млн. т токсичных веществ (без учета отходов 5 класса), из которых обезвреживается только порядка 20% веществ. Типичными видами накапливаемых отходов 1 и 2 классов являются ртуть и ее соединения, 3-го класса - нефтешламы, лигнин и др., 4-го - фосфогипс, пиритные огарки. Ликвидация отходов затруднена отсутствием рентабельных технологий их переработки.
На производствах капролактама, основанных на последовательном
