Ризванов Д.А., Чернышёв Е.С., Чернышев С.Е.
МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ *
Аннотация:
в настоящей статье приводится модель интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе планирования производственных мощностей. Модель основана на автоматизации данного процесса с использованием разработанного специализированного программного обеспечения, а также применении методов рационализации состава технологического оборудования. Приведены основные характеристики производств, в которых возможно применение программного обеспечения. При реализации программного обеспечения предложено использовать многоагентный подход. В статье приведены результаты апробации разработанной многоагентной системы планирования производственных мощностей, которые подтверждают эффективность разработанного ПО и применяемых методов
Ключевые слова:
интеллектуальные технологии, многоагентная система, планирование производственных мощностей, поддержка принятия решений
УДК 004.89
Ризванов Д.А.
д.т.н., доцент, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики
ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий»
(г. Уфа, Россия)
Чернышёв Е.С.
канд. тех. наук, старший преподаватель кафедры вычислительной математики и кибернетики
ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий»
начальник отдела
ПАО «ОДК-УМПО»
(г. Уфа, Россия)
Чернышев С.Е.
студент факультета информатики и робототехники
ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий»
(г. Уфа, Россия)
МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПЛАНИРОВАНИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ
Аннотация: в настоящей статье приводится модель интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе планирования производственных мощностей. Модель основана на автоматизации данного процесса с использованием разработанного специализированного программного обеспечения, а также применении методов рационализации состава технологического оборудования. Приведены основные характеристики производств, в которых возможно применение программного обеспечения. При реализации программного обеспечения предложено использовать многоагентный подход. В статье приведены результаты апробации разработанной многоагентной системы планирования производственных мощностей, которые подтверждают эффективность разработанного ПО и применяемых методов.
Ключевые слова: интеллектуальные технологии, многоагентная система, планирование производственных мощностей, поддержка принятия решений.
Введение. В настоящее время в условиях развития современной авиационной промышленности, а также в связи с ограничительными мерами, принятыми рядом стран в отношении Российской Федерации, в том числе в части поставок авиационной техники, и иными аспектами геополитической ситуации, неизбежен рост объемов производства предприятий отечественного авиастроения. Ограниченность в квалифицированном персонале, а также материальных ресурсах (оборудование, инструмент, оснащения) в условиях увеличения номенклатурных и объемных показателей производства при одновременном повышении требований к качеству изготовления продукции и моральном и физическом устаревании существующего станочного парка, требует приобретения нового оборудования, в том числе высокотехнологичного, минимизирующего участия человека. Таким оборудованием являются различные обрабатывающие центры (фрезерные, токарные, шлифовальные), способные выполнять комплексную обработку, в том числе со сменными паллетами.
Однако сложившаяся ситуация, связанная с наложением санкций со стороны стран – продавцов высокотехнологичного оборудования, ведет к поиску обходных путей поставки, что значительно усложняет логистику и, соответственно, конечную стоимость оборудования. Это увеличивает срок окупаемости вложенных инвестиций и может отрицательно сказаться на прибыльности предприятия. В связи с этим планирование приобретения технологического оборудования необходимо выполнять таким образом, чтобы максимально задействовать его в изготовлении продукции, минимизировать простои, связанные с отсутствием заказов. Учитывая достаточно сложные расчеты, связанные с планированием изготовления продукции и ее объемов, которые неравномерны год от года, а также взаимозаменяемость технологического оборудования, решать данную задачу необходимо с помощью специализированного ПО.
Проведенный анализ алгоритмов и методов, применяемых при расчетах необходимого технологического оборудования и его загрузки выявил, что в них не учитывается ряд важных аспектов: неравномерность производственного плана, а также взаимозаменяемость оборудования.
Модель интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе планирования производственных мощностей. Данная модель разработана на основе модели интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР) при управлении производственными ресурсами [1], включающая данный процесс, а также процесс ИППР при календарном планировании производства [2]. Схема ИППР в процессе планирования производственных мощностей (ППМ) представлена на рис. 1.
Рис. 1. Схема ИППР при ППМ.
Процесс планирования производственных мощностей заключается в расчете необходимого количества оборудования для выполнения определенного объема продукции (производственного плана). На первом этапе исходные данные для расчета (годовой производственный план, подетальный состав изделий, перечень технологических операций для изготовления каждой детали) передаются в модуль расчета производственных ресурсов, в котором выполняется расчет необходимых производственных ресурсов (аналогично расчету, выполняемого «вручную». Такой расчет необходим для выполнения анализа как «было» и как «стало».
Результаты предварительного расчета одновременно с первичными данными рационализации (максимальная доля переносимого годового объема при «сглаживании» производственной программы) поступают в модуль, где выполняется пересчет количественного состава оборудования с применением методов и алгоритмов рационализации, описанных в [3]. Далее выполняется проверка полученного количественного и модельного состава оборудования на достаточность в многоагентной системе календарного планирования путем моделирования плана на выполняемость. Результаты проверки поступают лицу, принимающему решения (ЛПР), для анализа. ЛПР может скорректировать параметры применяемых методов рационализации (долю переносимого годового объема, предельную нагрузку оборудования) для получения более приемлемого результата. При отсутствии изменений рассчитанные количественный и модельный состав оборудования, а также график приобретения могут быть использованы в дальнейшей работе при планировании развития производства.
Проектирование многоагентной системы для реализации задачи планирования производственных мощностей. Расчет необходимого технологического оборудования для производственного цеха среднего размера в авиадвигателестроительном предприятии имеет следующие параметры: 200‑500 единиц оборудования; более чем 10 000 уникальных деталей в составе конечного изделия; 20-100 технологических операций, необходимых для изготовления каждой детали. Процесс расчета необходимого технологического оборудования включает в себя расчет необходимого удельного количества оборудования для выполнения одной технологической операции (так называемая «станкоемкость», и может измеряться сотыми, тысячными долями) в год. Далее она приводится к годовой программе таких деталей, после этого суммируется по разным деталям в рамках каждой модели технологического оборудования. После этого выполняется перераспределение нагрузки между взаимозаменяемым/заменяемым оборудованием и проверкой результатов расчета (полученное количество оборудования) в многоагентной системе календарного планирования (МСКП). Данная задача, наряду с задачей календарного планирования являются задачами управления сложными динамическими системами, в которых используется большое число классов одного типа, имеющих множество связей между собой и постоянно изменяющих свое состояние. Поэтому в основе разрабатываемой системы поддержки принятия решений (СППР) применены многоагентные технологии (на базе асинхронного программирования) [4-6].
В качестве базовой архитектуры для агентов многоагентной системы принята архитектура интеллектуального агента, представленная в [7] и [8], которая состоит из четырех основных уровней (рис. 2).
Рис. 2. Архитектура агентов МАС
- Ментальный уровень (K) содержит функции расчетов, механизмы обработки данных от внешней среды, из базы данных и др.;
- Уровень планирования (P) отвечает за реакцию на входящее воздействие и планирование действий агента по заданным алгоритмам.
- Уровень взаимодействия (I) содержит функции обмена информацией и подачи команд другим агентам и во внешнюю среду.
- Уровень реакции (R) содержит функции приема сообщений и команд от других агентов и из внешней среды.
СППР реализована в следующих IDE (средах разработки):
– «Embarcadero» (язык «Object Pascal») – программирование агентов.
– «1С:Предприятие» – разработка блока хранения данных, форм ввода и вывода информации.
Для обеспечения передачи результатов работы СППР могут использоваться «MS Excel» и «MS Word».
Оценка эффективности применения системы планирования производственных мощностей выполнялась с помощью следующих измеряемых параметров: время, необходимое для выполнения расчета необходимого оборудования, а также изменение итогового количества оборудования и, соответственно, необходимых инвестиций (в сравнении с альтернативным выполнением расчета вручную). Апробация многоагентной системы ППМ выполнена на базе нового производственного подразделения, планирующего изготавливать новую продукцию (номенклатура не более 20 позиций).
Общая длительность выполнения расчетов, включая длительность загрузки производственного плана, длительность расчета и проверку достаточности оборудования в МСКП составила 65 минут, что значительно меньше, чем при выполнении вручную – в настоящее время при планировании вручную для представленного примера необходимо не менее 1 дня (зависит от квалификации работника).
В результате повышения точности расчетов и применения методов и алгоритмов рационализации производственных мощностей выявлена возможность сокращения объема необходимых инвестиций не менее 30% (при расчетах вручную объем инвестиций составлял более 2 млрд. руб.).
Заключение. В статье описана модель процесса интеллектуальной поддержки принятия решений при планировании производственных мощностей машиностроительного предприятия. Выполненная оценка эффективности применения многоагентной системы планирования производственных мощностей на примере планируемого производственного участка машиностроительного предприятия подтверждает ее работоспособность.
Полученные результаты являются, в том числе продуктом деятельности АО «ОДК».
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №6 (63) том 2
Ссылка для цитирования:
Ризванов Д.А., Чернышёв Е.С., Чернышев С.Е. МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ // Вестник науки №6 (63) том 2. С. 735 - 743. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/8879 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+