Методы оптимизации производства реферат

Обновлено: 30.06.2024

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

Каждый человек ежедневно, не всегда осознавая это решает проблему: как полу­чить наибольший эффект, обладая ограниченными средствами.

Наши средства и ресурсы всегда ограничены. Жизнь была бы менее интересной, если бы это было не так. Не трудно выиграть сражение, имея армию в 10 раз большую, чем у противника; Ганнибалу, чтобы разбить римлян при Каннах, командуя вдвое мень­шей армией, нужно было действовать очень обдуманно.

Что же такое линейное программирование? Этим термином называют колоссаль­ный раздел науки, посвященный линейным оптимизационным моделям, то есть построе­нию, теоретическому и численному анализу и решению задач, в которых требуется найти оптимальное значение, т. е. максимум или минимум, некоторой системы показателей в процессе, поведение и состояние которого описывается той или иной системой линейных неравенств.

Итак, термин в названии восходит к общему смыслу слова ''программа'' - план, ру­ководство к действию и как таковая, дисциплина ''линейное программирование'' представ­ляет собой математическую теорию определения наилучших планов действия в опреде­ленных экономических ситуациях.

Что это за ситуации? В первую очередь их можно охарактеризовать наличием од­ной хорошо определенной цели или критерия. В этом случае не годится стремление ''чтобы все было хорошо'', цель должна измеряться в определенных единицах и однознач­но определяться выбранным планом действий. Более подходящим примером может быть доход от деятельности предприятия, а планом действий в данном случае может быть про­изводственная программа предприятия.

Поэтому, цель данной работы раскрыть не только сущность линейного программи­рования, но и найти возможность его использования в социальной сфере.

В условиях оживления и развития отечественной промышленности существенно возрастает интерес к проблемам организации производства, и в частности, к задачам оперативно-календарного планирования.

Календарные планы работы отдельных произ­водственных ячеек предприятия представляют собой расписания изготовления всех изделий, загрузки обо­рудования и рабочих мест. Производственная ячейка - часть производственного пространства (станки, уча­сток), на котором соответствующим образом органи­зованы производственные ресурсы и процессы.

Основными параметрами календарных графиков являются: приоритетность работ (очередность запуска изделий в обработку), размер партий запуска и время опережения начала обработки изделий на связанных рабочих местах, размер незавершенного производст­ва. Результатом составления оптимального календар­ного графика является определение наименьшей длительности производственного цикла, оказывающей существенное влияние на улучшение экономических результатов деятельности предприятия. В этом случае происходит снижение объема оборотных средств в незавершенном производстве, уменьшаются простои оборудования и рабочих.

В силу этого, в качестве критерия оптимальности моделей целесообразно использовать минимизацию длительности совокупного производственного цикла. Под моделью производственного процесса по­нимается его пространственное построение, отра­жающее технолого-организационную суть последнего через организационную структуру. Под моделью пла­на производства - количественно-временная органи­зация предметов труда в ходе производственного процесса. Под моделью оперативного управления (части управляющей системы - надстройки) - функ­циональное выделение той части управляющей сис­темы, которая предназначена для удержания сущест­вующих переменных управляемого объекта в задан­ных планом пороговых значениях.

Все существующие методы решения задач ка­лендарного планирования по степени достижения экстремального результата подразделяются на две четко выраженные подгруппы - точных и прибли­женных решений.

К числу опробованных точных методов решения задачи моделирования относятся методы линейного и динамического программирования, комбинаторные методы дискретного программирования и др.

Метод линейного программирования удачно ис­пользован С.М. Джонсоном для решения задачи на­хождения оптимального по календарному времени плана обработки m деталей на двух станках. Алго­ритм Джонсона чрезвычайно прост. Выбирается са­мое короткое операционное время, и если оно отно­сится к первому станку, планируют выполнение зада­ния первым на первом станке, а если ко второму - то последним. Затем процедура повторяется до полного перебора всех заданий на обоих станках. Имеются многочисленные обобщения правила Джонсона для различных случаев трехстадийной обработки деталей. Однако этот алгоритм неприменим для случаев обра­ботки деталей на большем количестве станков.

Метод динамического программирования удачно использован Р. Беллманом для однооперационного производства. Он дал частное решение задачи опти­мального календарного планирования обработки со­вокупности изделий, имеющих одинаковый процесс производства, но различных по длительности опера­ций обработки. Запуск изделий в производство необ­ходимо осуществлять, соблюдая условие: min(t₁₁ , t ₂₂ ) 1 .

1. FCFS (Fist - Come, Fist - Served) - первым вошел - первым обслужен. Работы выполняются в порядке поступления в подразделение.

2. SOT (Short'sOperatingTime) - по кратчайше­му времени выполнения. Сначала выполняется работа с самым коротким временем выполнения, затем про­цедура повторяется для оставшихся работ.

3. Ddate (DueDate) - по установленным срокам окончания. Первой выполняется работа с самой ран­ней датой начала выполнения.

4. SD - по ранней дате начала выполнения, оп­ределяемой как установленная дата выполнения рабо­ты, минус время выполнения работы.

5. STR (SlackTimeRemaining) - по наименьше­му оставшемуся запасу времени, который вычисляет­ся как разность между временем, остающимся до ус­тановленной даты выполнения, и временем выполне­ния работы.

6. STR/OP (SlackTimeRemainingperOperation) - по наименьшему оставшемуся запасу времени на одну операцию, которое определяется как разность времени, оставшегося до установленной даты выпол­нения работ, минус время оставшихся операций, де­ленная на количество оставшихся операций. Заказы с самым коротким STR/OP выполняются первыми.

7. LCFS (Last - Come, First - Served) - последним вошел - первым обслужен. Первой выполняется рабо­та, поступившая последней в подразделение.

Иногда используют различные комбинации функ­ций предпочтения, но это требует многовариантного перебора. В результате отработки информации, полученной при выполнении на модели серии эксперимен­тов каждый раз с новым правилом очередности, были выявлены законы распределения и другие оценки наи­более вероятных длительностей производственных циклов, ________________________

1 Donald W. Fogarty, Yohn H. Blackstone, Yr. And Tho­mas R. Hoffman. Production and Inventory management (Cincinnati: South - Western Publishing, 1991). P. 452 - 453.

опозданий в выполнении работ по сравнению с плановыми сроками, объемом незавершенного произ­водства, простоев оборудования и т.д. Однако при проведении оптимизации метод не учитывает взаимного влияния моментов начала и окончания смежных опе­раций на разных станках, что значительно снижает степень оптимальности полученного результата.

В условиях многопредметных автоматизирован­ных производственных систем задача построения ка­лендарных графиков существенно усложняется. Решение задачи формирования графика производства деталей (парий деталей), имеющих произвольное чис­ло и очередность выполнения операций и запланиро­ванных к изготовлению на одном и том же техноло­гическом оборудовании является комбинаторной за­дачей большой размерности.

В этих условиях наиболее удачным методом яв­ляется аналитический метод, учитывающий взаимное влияние пооперационных трудоемкостей обработки деталей на совокупный цикл их обработки. Метод предполагает оптимизацию длительности совокупно­го цикла обработки партий (групп) деталей путем анализа и минимизации величин смещения. При этом суммарное время опережения запуска деталей в об­работку на каждой технологически связанной паре рабочих мест дифференцируется на две составляю­щие, первая из которых учитывает несинхронность операций технологических процессов обработки де­талей, а вторая - время обработки передаточных пар­тий деталей.

В этом случае задача моделирования сводится к тому, чтобы время опережения начала и окончания обработки партий деталей каждого наименования на передающем и получающем детали рабочих местах обеспечивало непрерывную обработку партий дета­лей с максимальной параллельностью.

Длительность производственного цикла обра­ботки партий деталей в рассматриваемой постановке решения задачи может быть определена по формуле

(1)

где - номер рабочего места, начинающего процесс обработки деталей данной группы;

k - номер рабочего места, на кото­ром заканчивается процесс обработки деталей данной группы;

m - количество групп деталей;

d - количество деталей в группе;

- величина смещения на j -м рабочем месте, на котором начинается процесс обработки i -й партии деталей;

- величина смещения на j -м рабочем месте, на котором заканчивается процесс обработки i -й пар­тии деталей;

- время обработки групп деталей на рабочем месте, завершающем процесс обработки, следующих за r -й группой;

- время обработки деталей групп, предшествующих r -й группе деталей на рабочем месте, начинающем процесс обработки;

- время обработки партий деталей, предшествующих i -й партии деталей на рабочем месте, начинающем процесс обработки;

- время обработки партий деталей, обработка которых следует заобработкой партии деталей i -ro наименования на рабочем месте, завершающем процесс обработ­ки.

Поскольку время обработки передаточных пар­тий от очередности их обработки не зависит, критерием оптимизации является:

В первую очередь следует запускать в обработку партию деталей, которая обеспечивает наименьшую составляющую в общем смещении. Метод предпола­гает проведение пошаговой оптимизации: на каждом шаге ищется для партий деталей, очередность которых еще не определена. Величина зависит от , которое определяется как сумма положительных разностей (). Здесь - соответственно время обработки партии деталей на передающем и получающем рабочих местах связан­ной пары.

Следует учитывать, что положительная разность ( ) времени обработки детали n -й очереди запуска компенсируется лишь тогда, когда модуль отрица­тельной разности времени обработки детали (n + 1)-й очереди равен или больше разности ( )детали n -й очереди запуска.

Таким образом, при определении любой n -й оче­реди запуска необходимо проводить анализ знака раз­ности времени обработки всех оставшихся деталей на всех парах связанных рабочих мест. Связи, у которых эти разности имеют знак плюс, из дальнейшего ана­лиза следует исключать. Это же относится к связям, у которых все разности имеют только отрицательные значения.

1. Если при очередной итерации окажется несколько минимальных значений , то в первую очередь запускается деталь, у которой сумма отрица­тельных разностей () по модулю наибольшая, так как она имеет большее значение компенсаторов.

2.Если при очередной итерации у i -й детали на данной связанной паре рабочих мест разность () со знаком плюс по модулю больше суммы разностей () со знаком минус, то в этом случае в значении найденной суммы следует учитывать только абсолютную величину суммы отрицательных разностей.

3. Если при очередной итерации определения очередности запуска деталей в обработку оказывает­ся, что i -я деталь имеет у всех связей только положи­тельные разности (), то такую деталь следует запускать в последнюю очередь, так как у этой детали нет компенсаторов.

Исследование большого объема статистических данных автоматизированного решения задачи показы­вает, что использование приведенных правил, улуч­шающих алгоритм поиска оптимальной очередности запуска деталей в обработку, приводит к уменьшению длительности производственного цикла на 40-50 %.

Результатом моделирования является формиро­вание календарного расписания рабочих мест произ­водственной системы, в котором учитывается информация о затратах времени на наладку и переналадку оборудования, принятый размер партии запуска и время смещений запуска деталей в обработку относительно первого рабочего места системы.

Для оптимизации размера партий, запускаемых в обработку деталей, может быть предложена следую­щая формула:

, (2)

где р - размер партии запуска деталей в обработку, компл.;

Е - коэффициент эффективности капи­таловложений;

S _обj - стоимость оборудования j-ro наименования, р.;

t _пз - подготовительно-заключительное время по каждому j-му виду обо­рудования на весь комплект обра­батываемых на нем деталей, ч.;

k - количество единиц оборудования производственной системы, шт.;

t_штj - штучное время обработки всего комплекта деталей на данном j-м оборудовании, ч./компл.;

М - затраты материалов (заготовок) на комплект деталей, р./компл.;

З_к - заработная плата рабочих за изго­товление комплекта деталей, обра­батываемых производственной системой, р./компл.;

К_Т - коэффициент технической готов­ности незавершенного производст­ва;

З_ч - среднечасовая зарплата рабочих, р./ч.

1. Михайлова Л.В., Парамонов Ф.И., Чудин А.В. Формирование и оперативное управление производст­венными системами на базе поточно-группового про­изводства в автоматизированном режиме. М.: ИТЦ МАТИ, 2002.- 60 с.

Читайте также:

  
• Андроновская культурно историческая общность реферат
  
• Первая помощь при ушибах и ссадинах реферат
  
• Реферат устройство дощатых полов
  
• Оценка направлений социального развития предприятия реферат
  
• Организация конвойной проводки судов в районах высокого риска реферат