МУЛЬТИАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО МЕЛКОСЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Полина Андреевна Русских
Сибирский федеральный университет, г. Красноярск

Денис Владимирович Капулин
Сибирский федеральный университет, г. Красноярск


Аннотация


Имитационное моделирование является одним из эффективных методов среди доступных для оценки параметров или численных характеристик организационно-технических систем. Создание адаптивной системы производственного планирования направлено на ежедневное принятие оперативных решений на уровне цеха, прогнозирования доступности оборудования, оценки производительности и устранения узких мест. Известные исследования по устранению узких мест делают упор на анализе данных физического цеха либо же наоборот – только на использовании смоделированных данных. Сочетание реальных и смоделированных данных позволяет, с одной стороны, получить больше информации для прогнозирования доступности каждого рабочего места, с другой стороны, позволяет осуществить оценку производительности для перепланирования с использованием имитационной модели. Цель исследования: исследование процесса планирования производства с помощью имитационного моделирования для оценки его параметров: загрузка рабочих мест, длина очереди на обработку заказа, время нахождения заказа как в очереди, так и в производственной системе. Материалы и методы. В статье представлена мультиагентная имитационная модель для каждого рабочего места в цехе, исследуется загрузка цеха, оценивается производительность рабочих мест. Предлагается подход к оптимальной загрузке производственных мощностей. В качестве примера, иллюстрирующего эффективность и преимущество предлагаемой модели, взят процесс производства радиоэлектронной аппаратуры в сборочном цехе. Результаты. Сформулирована задача оптимального позаказного мелкосерийного планирования. Разработана мультиагентная модель для исследования мелкосерийного позаказного производства. Модель предусматривает интеграцию средств имитационного моделирования с системами оперативного планирования на уровне данных. Заключение. Предложенная в исследовании модель позволяет многономенклатурным мелкосерийным производствам планировать количество рабочих мест и выявлять «узкие» места. Применение комбинации инструментов имитационного моделирования и планирования позволяет обеспечивать управление ресурсами предприятия с учетом динамических изменений в системе.

Ключевые слова


мелкосерийное производство; позаказное производство; инструменты планирования; методы имитационной оптимизации

Полный текст:

PDF

Литература


Salamati-Hormozi H., Zang Z.H., Zarei O., Ramezanian R. Trade-off between the costs and the fairness for a collaborative production planning problem in make-to-order manufacturing. Computers &Industrial Engineering, 2018, vol. 126, pp. 421–434. DOI: 10.1016/j.cie.2018.09.044

Denkena B., Dittrich M.A., Jacob S. Methodology for integrative production planning in highly dynamic environments. Production Engineering, 2019, vol. 13, pp. 317– 324. DOI: 10.1007/s11740-019-00889-0

Han J.H., Lee J.Y., Kim Y.D. Production planning in a two-level supply chain for production-time-dependent products with dynamic demands. Computers &Industrial Engineering, 2019, vol. 126, pp. 1–9. DOI: 10.1016/j.cie.2019.05.036

Bruni M.E., Puglia Pugliese L. Di, Beraldi P., Guerriero F. A computational study of exact approaches for the adjustable robust resource-constrained project scheduling problem. Computers and Operations Research, 2018, vol. 99, pp. 178–190. DOI: 10.1016/j.cor.2018.06.016

Garmdare H.S., Lotfi M.M., Honarvar M. Integrated model for pricing, delivery time setting, and scheduling in make-to-order environments. Journal of Industrial Engineering, 2018, vol. 14, pp. 55–64. DOI: 10.1007/s40092-017-0205-y

Alvarez-Gill N., Rosillo R., De la Fuente D., Pino R. A discrete firefly algorithm for solving the flexible job-shop scheduling problem in a make-to-order manufacturing. Central European Journal of Operations Research, 2020. DOI: 10.1007/s10100-020-00701-w

Goodall P., Sharpe R., West A. A date-driven simulation to support remanufacturing operations. Computers in Industry, 2019, vol. 105, pp. 48–60. DOI: 10.1016/j.compind.2018.11.001

Lofving M., Almstrom P., Jarebrant C., Wadman B., Widfeldt M. Evaluation of flexible automation for small batch production. Procedia Manufacturing, 2018, vol. 25, pp. 177–184. DOI: 10.1016/j.promfg.2018.06.072

Beemsterboer B., Teunter R., Land M., Bokhorst J. Integrating make-to-order and make-to-stock in job shop control. International Journal of Production Economics, 2017, vol. 185, pp. 1–10. DOI: 10.1016/j.ijpe.2016.12.015

Kapulin D.V., Russkikh P.A. Analisis and improvement of production planning within small-batch make-to-order production. Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1515, no. 2. DOI: 10.1088/1742-6596/1515/2/022072

Hermmati S., Ebadian M., Nahvi A. A new decision making structure for managing arriving orders in MTO environments. Expert Systems with Application, 2012, vol. 39, no. 3, pp. 2669–2676. DOI: 10.1016/j.eswa.2011.08.122

Jeon S.M., Gitae K. A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC). Production Planning & Control, 2016, vol. 27, iss. 5, pp. 360–377. DOI: 10.1080/09537287.2015.1128010

Barlas P., Heavey C. Automation of input data to discrete event simulation for manufacturing: A review. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 2016, vol. 7, no. 1. DOI: 10.1142/S1793962316300016

Mokshin V.V., Kirpichnikov A.P., Soiko A.I. Simulation and optimization of the cargo terminal in the AnyLogic environment. Journal of Physics: Conference Series, 2019, vol. 1368. DOI: 10.1088/1742-6596 /1368/4/042082

Русских П.А., Капулин Д.В. Анализ решений для создания и реализации механизмов адаптивного планирования позаказного производства. Вестник МГТУ «Станкин». 2021. № 1 (56). С. 44–48. [Russkikh P.A., Kapulin D.V. [Analysis of solutions for the creation and implementation of adaptive planning mechanisms for make-to-order production]. Vestnik MSTU “STANKIN”, 2021, vol. 1, no. 56, pp. 44–48. (in Russ.)].




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr210406

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.