АНАЛИЗ ПЕРСПЕКТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБЪЕМНО-КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПОЗАКАЗНОГО ПРОИЗВОДСТВА МЕБЕЛИ

Д.Е. Нырков, А.В. Стариков

Скачать

№ 3 (27)

Управление. Моделирование. Информатика

Сведения об авторах

Нырков Денис Евгеньевич – аспирант кафедры автоматизации производственных процессов

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация

e-mail: denis.nyrkov@yandex.ru

Стариков Александр Вениаминович – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой автоматизации производственных процессов

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация

e-mail: star123@yandex.ru

 

Аннотация: 

В статье рассматриваются алгоритмы для использования в автоматизированных системах объёмно-календарного планирования позаказного производства мебели. Мелкосерийное и позаказное производство обеспечивает значительную долю мебельного рынка как в России, так и в зарубежных странах. Также оно является перспективным направлением для развития других отраслей промышленности, ориентированных на конечного потребителя. Большинство существующих отечественных систем планирования рассчитаны на крупносерийное и массовое производство, в котором главную роль занимает производительность предприятия. Следовательно, основным показателем, по которому осуществляется оптимизация расписаний, является момент завершения последней работы. Однако позаказное производство имеет намного более сложную структуру показателей, влияющих на успешность предприятия в целом: ключевым показателем в данном случае является не скорейшее окончание всех без исключения работ, а выполнение их не позже установленного времени (т.е. в течение сроков, установленных договорами с заказчиками). Также в позаказном и мелкосерийном производстве важную роль занимает показатель времени, затрачиваемый на переналадку оборудования, связанную с переходом на выпуск продукции другого типа. Если эти и ряд других показателей не имеют значительной роли в крупносерийном производстве, то в мелкосерийном производстве эти показатели имеют значительное влияние на эффективность работы предприятия и ими уже нельзя пренебречь.Рассмотрены три наиболее перспективных математических алгоритма (алгоритм имитация отжига, генетический алгоритм и искусственные нейронные сети), которые позволяют осуществлять оптимизацию расписаний по нескольким критериям применительно к задаче объёмно-календарного планирования позаказного производства мебели.

 

Ключевые слова: 

мебельная промышленность, позаказное производство, планирование производства, алгоритм имитации отжига, генетический алгоритм, искусственная нейронная сеть

 

Литература: 

1. Garey M.R., Johnson D.S., Sethi R. The complexity of flowshop and jobshop scheduling // Mathematics of operations research, 1976. - Vol. 1. - iss. 2. - pp. 117-129.

2. Arisha, A. Job shop scheduling problem: an overview. [Text] / A. Arisha, P. Young, M. El Baradie // International conference for flexible automation and intelligent manufacturing, Dublin, Ireland. -  2001. - pp. 682-893.

3. Land, A.H. An automatic method of solving discrete programming problems [Text] / A. H. Land, A. G. Doig // Econometrica. -  Vol. 23. -  1960. - pp. 497-520.

4. Загидуллин, Р.Р. Управление машиностроительным производством с помощью систем MES, APS, ERP [Текст] / Р. Р. Загидуллин. // Старый Оскол: ТНТ. - 2011. - 372 с.

5. Ouelhadj, D. Survey of dynamic scheduling in manufacturing systems [Text] / D. Ouelhadj, S. Petrovic // Automated Scheduling, Optimisation and Planning Research Group, School of Computer Science and IT. -  2009. - 27 p.

6. Jones, A. Survey of job shop scheduling techniques [Text] / A. Jones, L. C. Rabelo, A. T. Sharawi // Wiley encyclopedia of electrical and electronics engineering. -  1999. - pp. 17.

7. Meziane, F. Intelligent systems in manufacturing: current development and future prospects. [Text] / F. Mezanie, S. Vadera, K. Kobbacy, N. Proudlov // Integrated manufacturing systems. -  2000. - Vol. 11,  iss. 4. - pp. 218-238.

8. Yusof, Y. Survey on  computer-aided  process  planning [Text] / Y. Yusof, K. Latif // The international journal of advanced manufacturing technology. - 2014. - Vol. 75, iss. 1, pp 77-89.

9. Залыгин, А.Р. MES-системы с точки зрения организации производства. [Текст] / А.Р. Залыгин // Металлообрабатывающее оборудование. - 2008. - №12. - С. 26-31.

10. Брыкин, А. С. Сквозная информационная поддержка позаказного промышленного производства корпусной мебели [Текст] / А. С. Брыкин, А. В. Стариков // Лесотехнический журнал. - 2013. - №3. - С. 76-82.

11. Hopfield,  J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities [Text] / J.J. Hopfield // Proceedings of the national academy of science of the USA, 1982. - Vol. 79, no. 8, - pp. 2554-2558.

12. Foo, S.Y. Neural networks for solving job-shop scheduling: Part 1. Problem representation [Text] / S. Y. Foo, Y. Takefuji // Proc. IEEE IJCNN. - 1988. - Vol. 2. - pp. 275-282.

13. Foo, S.Y. Stochastic neural networks for solving job-shop scheduling: Part 2. Architecture and simulations [Text] / S. Y. Foo, Y. Takefuji // Proc. IEEE IJCNN. - 1988. - Vol. 2. - pp. 283-290.