WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

Карасев Антон Алексеевич

Модель поставок комплектующих для сети ремонтных предприятий в условиях вероятностной неопределенности

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» на кафедре «Автоматизированные системы управления» Научный руководитель Строганов Виктор Юрьевич лауреат премии правительства РФ, доктор технических наук, профессор кафедры «Системы обработки информации и управления» МГТУ им.Н.Э.Баумана Официальные оппоненты Илюхин Андрей Владимирович доктор технических наук, профессор, МАДИ, заведующий кафедрой «Автоматизация производственных процессов» Шарков Артем Анатольевич кандидат технических наук, ООО «Дженерал Моторс Дэу Авто энд Технолоджи СНГ», менеджер

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 18 октября 2012 г. в 1000 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильнодорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Автореферат разослан 17 сентября 2012 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета МАДИ.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность проблемы Повсеместное внедрение достижений новых информационных технологий требует совершенствования систем поддержки принятия решений в области управления промышленными предприятиями, которые опираются на мощную аппаратно-программную базу.

Действующий в условиях рыночной экономики принцип самофинансирования требует обеспечить заинтересованность предприятия в реалистичной оценке затрат на транспортировку комплектующих в производственной сети ремонтных предприятий.

Структура транспортного звена сети ремонтных предприятий должна быть достаточно гибкой, чтобы гарантировать частую и круглосуточную доставку грузов с целью поддержания ритмичности производственного цикла. Для планомерного и сбалансированного развития любого предприятия, тем более для крупных ремонтных предприятий, обеспечивающих перевозки в масштабах региона, необходимо внедрение новых технологических и технических решений, информационных и телекоммуникационных технологий, новых форм управленческих решений и методов оперативного сбора и анализа результатов обследований в потоке заказов на комплектующие. Именно решению этих проблем посвящена данная работа, что определяет ее актуальность.

Цель и основные задачи исследования Целью работы является повышение эффективности планирования производственной деятельности транспортного звена сети ремонтных предприятий за счет использования робастных методов моделирования процессов управления поставками комплектующих.

Для достижения данной цели в работе последовательно в четырех главах поставлены и решены следующие задачи:

1. Системный анализ методов и моделей поставок комплектующих для сети ремонтных предприятий.

2. Формальное представление бизнес-процессов, реализующих функции управления и планирования движением запчастей и комплектующих.

3. Разработка имитационной модели поставки запчастей и комплектующих в условиях вероятностной неопределенности.

4. Разработка методики планирования эксперимента и аналитической обработки результатов имитационного эксперимента.

5. Разработка алгоритмов выбора подвижного состава в системе управления поставками комплектующих.

6. Разработка структурно-функциональной модели системы управления поставками для сети ремонтных предприятий.

Методы исследования При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат и теория нечетких множеств.

Системный анализ деятельности проводился на базе реальных статистических данных, обработанных с использованием методов планирования эксперимента. При разработке моделей использовалась теория графов, методы математического программирования, имитационное моделирование и др.

Научная новизна Научную новизну работы составляют методика, модели и алгоритмы планирования эксперимента и аналитической обработки данных имитационных экспериментов по анализу эффективности процессов поставки комплектующих для сети ремонтных предприятий.

На защиту выносятся следующие основные научные результаты:

• формальные модели бизнес-процессов управления и планирования движением запчастей и комплектующих;

• имитационная модель поставки комплектующих по кольцевому маршруту;

• методика оценки точности характеристик нестационарного случайного процесса от интервала сбора статистики, начальных условий моделирования и коррелированности процесса;

• алгоритмы выбора подвижного состава в системе управления поставками комплектующих.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации производственной деятельности ремонтного предприятия. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на российских, межрегиональных и международных научнотехнических и научно-практических конференциях и семинарах (2008 – 2012 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ.

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации производственной деятельности ремонтных предприятий представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов поддержки принятия решений.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы. Отмечается необходимость решения задачи системной структуризации методов и моделей анализа транспортного обслуживания. Сформулирована цель и основные задачи работы. Приведено краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей автоматизации управления транспортным звеном производственной сети ремонтных предприятий. Рассмотрены математические методы моделирования процессов транспортировки комплектующих, а также систем поддержки управленческой деятельности.

Одной из важных задач системы управления ремонтом является задача календарного планирования. Задачи составления планов относятся к классу задач теории расписаний. Развитием данного направления науки занимались известные ученые: Беллман Р., Гэри М., Джонсон C., Брукс Г.Н., Брукер П., Конвей Р., Максвелл В., Миллер Л., Танаев В.С., Шкурба В.В., Гордон В.С., Шафранский Я.М., Прилуцкий М.Х., Норенков И.П., Лазарев А.А. и др.

В диссертации выполнена систематизация основных производственных функций сети ремонтных предприятий и сформирован перечень функций планирования и управления, которые описаны в виде бизнес-процессов (БП). К ним относятся: управление основной производственной деятельностью, управление продажами, сопровождение производственной нормативно-справочной информации, управление рекламациями, планирование производственной деятельности, управление лимитами, управление закупками запчастей и товарно-материальных ценностей, управление движением запчастей и комплектующих, управление финансами, планирование закупок, планирование платежей, формирование сводной отчетности и другие.

Так, БП «Планирование закупок запчастей и комплектующих» включает подготовку и формирование среднесрочного плана-графика поставки; контроль исполнения среднесрочного плана-графика поставки; оперативную корректировку среднесрочного плана закупок;

выполнение плана поставок в разрезе Поставщиков (графики поставки) и в разрезе Заказчиков (планы по номенклатуре) и т.д.

БП «Управление движением запчастей и комплектующих» включает учет движения запчастей на центральном складе; учет движения на участках; планирование, учет и контроль перемещения запчастей и комплектующих между центральным складом и участками, а также между участками; резервирование запчастей под заказ; комплектацию заказа и т.д.





БП «Управление закупками запчастей и комплектующих», включает формирование плана потребностей в запчастях и комплектующих на основные заказы; регистрацию потребности в товарно-материальных ценностях (ТМЦ); формирование план-графика доставки и контроль его исполнения; учет и контроль процесса выполнения (контроль прохождения основных этапов) заказа на закупку.

Имитационное моделирование среди методов системного анализа процессов поставки комплектующих является одним из самых мощных средств анализа эффективности производственной деятельности сети ремонтных предприятий, связанных с принятием решений в условиях неопределенности. Сама сеть является одновременно сложной технической и организационной системой и в соответствующей имитационной модели можно выделить следующие блоки: блок входных данных, блок модели функционирования системы и блок обработки результатов (рис.1).

Входные Система воздействия Статистические особенности Допущения входных о системе воздействий Модель Генератор Модель Случайные случайных Входные Обработка Результаты псевдослучайных функционирования числа воздействия входных результатов чисел системы воздействий Модель системы Рис. 1. Блочная модель системы имитационного моделирования Блок модели функционирования системы, который преобразует входные данные в результаты, создается, основываясь на некоторых допущениях о функционировании системы. Блок обработки результатов предназначен для анализа выходных данных. Блок входных данных моделирует случайные воздействия, поступающие на вход имитационной модели. Моделирование входных воздействий заключается в выборе модели данных, учитывающей статистические особенности входных воздействий. При обработке результатов моделирования необходимо выполнение ряда требований к исследуемому имитационному процессу изучаемой характеристики:

величина должна оцениваться количественно (если нет возможности количественно измерить его, то используется ранжирование); должна выполняться однозначность в статическом смысле; модель должна оценивать эффективность функционирования системы поставки комплектующих; желательно, чтобы выходная величина обладала свойством универсальности и полноты, т.е. всесторонне характеризовала объект.

При этом план эксперимента на имитационной модели выбирается с учетом минимизации чувствительности решения по отношению к случайным воздействиям. В зависимости от этого имеет место ряд критериев оптимальности.

Построение оптимального плана эксперимента на имитационной модели является достаточно сложной математической задачей. В работе реализована адаптация D–оптимальных планов применительно к моделям поставки комплектующих в сети ремонтных предприятий.

Во второй главе разработана имитационная модель анализа эффективности поставки комплектующих в условиях вероятностной неопределенности. Показано, что значительную часть от общего количества бизнес-процессов представляют функции управления и планирования движением запчастей и комплектующих.

При этом основными БП являются:

1. Учет движения запчастей и комплектующих на центральном складе.

2. Учет движения запчастей и комплектующих на участках.

3. Планирование, учет и контроль перемещения запчастей и комплектующих между центральным складом и участками, а также между участками.

4. Резервирование запчастей и комплектующих под заказ.

5. Комплектация заказа.

Для транспортного звена ремонтного предприятия в диссертации разработано формальное описание БП «Планирования, учета и контроля перемещения комплектующих» (рис.2), который включает бизнес-функции (БФ): планирование перемещения запчастей (БФ1);

формирование партии перемещения запчастей (БФ2); погрузка запчастей на ТС и транспортировка на склад (участок) (БФ3);

регистрация прибытия комплектующих (БФ4).

План – График доставки запчастей План Среднее время перемещения доставки до 1. Планирование запчастей склада перемещения предприятия запчастей (участка) План номенклатуры ОПТКиМС РМЦ Перечень Партия Транспортных перемещения средств 2. Формирование запчастей партии перемещения запчастей Заявка на ОПТКиМС транспортное средство План перемещения запчастей 3. Погрузка запчастей Заявка на на ТС и Факт отгрузки со транспортное транспортировка на склада (участка) средство склад (участок) Транспортн ый участок 4. Регистрация Факт поступления прибытия запчастей запчастей на склад на склад (участок) (участок) ОПТКиМС Рис. 2. БП «Планирование, учет и контроль перемещения запчастей и комплектующих» К входящим документам БФ1 относится план-график доставки запчастей, план номенклатуры комплектующих, среднее время доставки до склада предприятия (участка), к основным реквизитам которой относится: маршрут, время движения по маршруту, вид грузоперевозчика. К исходящим документам относится план перемещения запчастей с основными реквизитами: место перемещения (куда); место хранения (откуда); список комплектующих;

количество; характеристика комплектующих (вес, объем); дата начала ремонта (дата потребности); время доставки до участка (склада) и другие.

Основной результат БФ2 - партия перемещения комплектующих и заявка на транспортное средство (ТС), к входящим документам которой относятся комплектация партии доставки (с основными реквизитами: заказчик; список единиц техники; список комплектующих;

общий вес по партии доставки; общий объем; сроки отгрузки по договору и др.) и перечень ТС (с основными реквизитами: вид ТС;

номер собственного ТС; грузоподъемность ТС; дата резервирования ТС под партию перемещения; дата снятия с резерва ТС. Основными результатами БФ3 и БФ4 являются – факт отгрузки со склада (участка), дата отгрузки со склада (участка), факт поступления на склад предприятия (участка) и др.

В самом общем случае транспортную составляющую сети ремонтных предприятий с территориально распределенной структурой можно формализовать в виде взвешенного графа G=<{Wш: i=1.. Io}, {Ej,j : i, j=1.. I}>, (1) где: {Wi} - множество вершин графа, соответствующее производственным участкам ремонтного предприятия; {Ej,j} множество дуг графа G, которые определяют интенсивность потоков на транспортировки комплектующих в виде распределения P={Pj,j}.

По имеющимся годовым данным с целью параметризации имитационной модели проведен статистический анализ потребностей комплектующих различных групп и категорий (рис.3.).

Действительно, по категории А и B общая доля составила порядка 20%, в то время как по категории D – более 60%. По группам комплектующих наблюдалась более равномерная ситуация. Так замена гидравлики составляла более 20%, по запчастям двигателя – 16%, по агрегатам и ходовой части вместе - порядка 11% и т.д. В разрезе фирм-поставщиков из 25 тыс. полученных комплектующих представляли HITACHI (11721 ед.) и FIAT-HITACHI (3601 ед.), что составляет более половины всех поставок.

Совместное распределение комплектующих по категориям и группам представлено в табл.1.

а) по группам б) по категориям Рис. 3. Диаграммы распределения комплектующих Таблица Заказанное количество комплектующих различных категорий Количество по полю Цзак ABCD Группа A B C D Общий итог Агрегаты 31 75 247 547 9Гидравлика 76 342 1460 2522 44Двигатель 122 275 782 2269 34Ковши 5 31 102 163 3Масла 56 32 51 107 2НавесноеОб 35 94 389 840 13Прочее 390 511 1459 4453 68Сервис з/ч 64 36 58 103 2Фильтры 611 227 248 487 15Ходовая 227 227 453 595 15Электрика 17 44 139 451 6Общий итог 1634 1894 5388 12537 214Одна из задач диссертационной работы направлена на моделирование поставки комплектующих по кольцевому маршруту, общая схема которой представлена на рис.4. Пусть имеется N участков ремонтного предприятия. На каждом участке возникает потребность в случайном количестве комплектующих из другого n (в k ei работе предполагается распределение Пуассона Pk = ).

i! i =Количество промежуточных участков при перемещении каждой позиции комплектующих также определяется случайной величиной с параметром (независимые с биномиальным распределением k N Pk = pi (1- p )N -i ).

i i =0 Kn 1, 1 2, Kinn , NoK,o Kn-Nok,o N Koutn No1,o n i on on+o+Nok,o Рис. 4. Схема параметризации модели по кольцевому маршруту Первая задача моделирования заключается в генерации выборочных траекторий случайных процессов количества загруженных (Kin), разгруженных (Kout) и оставшихся (K) комплектующих. В качестве временной шкалы используется порядковые номера участков, которые определяют маршрут ТС. В качестве начальных условий выбираются значения Kinn=0, Koutn=0, Kn=0.

На каждом участке моделируется процесс погрузки/разгрузки комплектующих, который разыгрывается по схеме:

1. Разгрузка комплектующих - Koutn (вычисляется на предыдущих этапах).

2. Разыгрывание количества погруженных комплектующих с распределением Пуассона (Kinn=rpois(1,n)).

3. Расчет количества комплектующих, оставшихся в ТС:

Kn:=Kn-1-Koutn+ Kinn: (2) 4. Для каждой загруженной комплектующей разыгрывается количество промежуточных участков по биномиальному распределению No=rbinom(1, N, µ). Долее выполняется объединение процессов в единый цикл данного маршрута с их привязкой к номерам участков.

Интерес при этом представляет задача оценки стационарности процесса. Для ее решения можно исключить несколько первых циклов, а затем объединить оставшиеся для статистической обработки и последующей оценки интегральные характеристики.

В работе показано, что начальное состояние модели сильно влияет на стационарность траектории (рис.5.а). Из графиков видно, что на первом цикле (начальное состояние пустое ТС) кольцевого маршрута процесс явно нестационарный.

Более детальный анализ представлен в табл.2. Видно, что на начальном этапе идет рост среднего значения при падении дисперсии. Кроме того, асимметрия первого цикла явно отличается от остальных циклов.

Построенная автокорреляционная функция процесса загруженности ТС (рис.5.б) говорит о возможности достаточно точного прогноза в силу ее инерционного характера на начальном этапе.

K Lag Corr. S.E. Q p 1 +,781,0702 123,8 0,0 2 +,538,0700 182,9 0,0 3 +,326,0698 204,7 0,0 4 +,150,0697 209,3 0,0 5 +,021,0695 209,4 0,0 6 -,076,0693 210,6 0,0 7 -,107,0691 213,0 0,0 8 -,074,0689 214,2 0,0 9 -,007,0688 214,2 0,0 10 +,080,0686 215,5 0,0 11 +,159,0684 220,9 0,0 12 +,187,0682 228,4 0,0 13 +,166,0680 234,4 0,0KK 14 +,114,0679 237,2 0,0K 15 +,050,0677 237,7 0,0K0 0 0 Conf. Limit K1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1, а) Загруженность ТС б) Автокорреляция процесса Рис. 5.

Таблица Описательные статистики циклов поставки комплектующих Описательные статистики (Перех_Пер) Среднее Доверит. Доверит. Медиана Минимум Максимум Дисперс. Стд.откл. Станд. Асимметрия Переменная -95,000% +95,000% Ошибка K1 41,300 35,019 47,581 42,000 8,000 63,000 180,116 13,421 3,001 -0,6K2 47,050 43,589 50,511 47,000 34,000 61,000 54,682 7,395 1,654 0,1K3 52,900 50,573 55,227 52,000 46,000 61,000 24,726 4,973 1,112 0,1K4 49,000 45,527 52,473 47,000 36,000 60,000 55,053 7,420 1,659 0,0K5 46,700 44,372 49,028 45,000 38,000 56,000 24,747 4,975 1,112 0,4K6 50,050 46,487 53,613 50,000 38,000 63,000 57,945 7,612 1,702 0,2K7 41,700 39,696 43,704 42,000 34,000 49,000 18,326 4,281 0,957 0,0В плане оценки нестационарных процессов в работе в качестве базовых моделей используются понятия тренда G(t)=M(t|S0) условно нестационарного процесса, где S0 - начальные условия моделирования. Так, процесс является безынерционным, если t>G(t)=0. Это условие выполняется лишь в случае, когда выборочные значения независимы, и их математическое ожидание - несмещенная оценка функционала. Процесс инерционный - если t*>0: G(t*)0 и lim G( t ) = 0. Условие существования предела выполняется в силу t существования стационарного распределения исследуемого процесса. Показано, что для выходных процессов имитации процессов поставки в условиях вероятностной неопределенности достаточно типичны монотонные тренды. Свойства монотонности дают возможность исследовать качественные характеристики процессов, к которым относится стохастический порядок между случайными величинами 1 и 2, которое определяется соотношением 1 2 1 2, 1 2 x, 1( x ) 2( x ), (3) где “ ” - отношение стохастического порядка; 1,2 - функции распределения случайных величин 1 и 2.

В третьей главе диссертации разработана методика планирования эксперимента на имитационной модели в условиях нестационарности. Описанные этапы имитационного моделирования можно представить в виде статических диаграмм структуры классов имитационного моделирования и динамических диаграмм активности, состояний, диаграммы последовательности действий и диаграммы взаимодействия (рис.6.).

В качестве плана эксперимента на разработанной имитационной модели предлагается использовать рототабельное планирование, в котором критерием оптимальности является условие 2 = const при y одинаковом удалении точек эксперимента от центра. Если имеются двухфакторные планы, то примерами рототабельных планов являются планы, представляемые вершинами и, по крайней мере, одной центральной точкой любого (n-1)-мерного правильного многоугольника, который можно вписать в круг.

Равномерность расположения точек на сфере приводит к вырожденным матрицам. Для устранения вырожденности используется сфера нулевого радиуса с несколькими центральными точками. При этом оценки коэффициентов рассчитываются на основании следующих соотношений N n N A b0 = [ 22( n + 2) x y - 2Cx x ]. (4) j,0 j j,i j N j =1 i =1 j =N n N N A bii = (5) C [( n + 2) - n ] y + C2(1- ) x j,i j x x - 2Cx y.

j,i j j,0 j N j =1 i =1 j =1 j = N C C2 N bi = x y, bij = (6) x xuj yu j,i j ui N N j =1 u=где Nw - число точек на сфере радиуса Pw ; k - число сфер (k=3).

Проверка значимости коэффициентов проводится по t - критерию Стьюдента. Оценки дисперсии коэффициентов вычисляются по формулам 2 2A2( n + 2)Sy A[( n + 1) - ( n -1)]C2Sy (7) S2 =, S2 = b0 bii NP NP Проверка адекватности модели проводится на основе использования метода Фишера.

Предложенный план эксперимента на имитационной модели используется для решения задачи оптимизации поставки комплектующих, которая имеет внутренние противоречия. С точки зрения заказчиков (производственные участки) выгодно выделять больше ТС повышенной вместимости. Для транспортного звена же экономически целесообразно выполнять транспортировку возможно меньшим количеством ТС.

Рис. 6. Диаграмма требований к проведению экспериментальных исследований В качестве компромиссного критерия в работе предлагается использовать минимум приведенных затрат (З), являющихся суммой стоимости потерь времени на ожидание и затрат АТП ЗАТП на эксплуатацию ТС, т.е. З min = (TC + ЗАТП ), где Т – суммарные затраты времени ожидания всех комплектующих; С – стоимостная оценка потери на ожидание. В развернутом виде этот критерий можно представить как l m З = min( (T S ) 60tiC + ЗАТП ), (8) ожji ji i =1 j =где: m – количество участков; Tожji – средние потери, связанные с ожиданием соответствующей комплектующей в i-й период времени; Sji – интенсивность заявок на транспортировку комплектующих на j-ом участке в i-й период времени. Все переменные выражения являются функциями количества и грузовместимости ТС.

Задача выбора подвижного состава решается при условии, когда вместимость ТС (V) выбирается из заданного ряда фиксированных значений. Особенностью данного подхода является рассмотрение вместимости и количества ТС (N) как независимых переменных, т.е.

оба этих параметра рассчитываются исходя из имеющихся потоков заявок на перемещение комплектующих. Для решения задачи оптимизации в работе предлагается использование численных методов, основанных на поисковой оптимизации. Разработанная блоксхема алгоритма выбора состава ТС, представлена на рис.7.

Идеальным является случай, когда имеется возможность выбирать и использовать в разные периоды времени (в зависимости от интенсивности потоков заявок на перемещение комплектующих) ТС различной вместимости и в необходимом количестве. Однако в большинстве случаев нет возможности заменять подвижной состав.

Если подобная возможность представляется, то оптимизацию проводят для каждого такого периода в отдельности. Поэтому, учитывая различные потребности перемещения комплектующих по времени, была разработана модификация выше описанного алгоритма, в которой вместимость ТС выбирается постоянной в течение всего времени работы, а количество ТС дифференцируется по заданным периодам времени (рис.8.).

Начало Завершение ? Ввод данных – i=1,j=нет V*=Vj+1, З*=Зj+1, да Зj+1<Зj j:=j+Задание V* да Расчет Зj+1=З(N*,Vj+1) Расчет Nmin, N*=N1=Nmin Расчет Vj+Задание >Расчет З*=З1=З(N*,V1) Расчет З*=З1=З(N1,V*) Выбор Vmin, V*=V1=Vmin Расчет Ni+1=N*+ Расчет Зi+1=З(Ni+1,V*) Вывод результатов Завершение ? Конец нет Зi+1<З* =N*=Ni+1, З*=Зi+1, Перерасчет i:=i+Рис. 7. Обобщенная схема алгоритма оптимизации числа ТС и их вместимости да нет нет да Начало Завершение ? Ввод данных (ряд Sti, i=1..I) Оптимизация V нет Задание V* Выбор Vmin для Stmax да Расчет Nmini=N(V*, Sti),i Завершение ? Оптимизация N Sti нет да Вывод результатов Весь ряд St ? Конец Рис. 8. Алгоритм задачи оптимизации количества ТС и их постоянной вместимости В блоке 4 выполняется расчет минимального количества ТС при данной вместимости на каждый период стационарности потока заявок.

В блоке 5 выполняется оптимизация числа ТС данной вместимости для очередного периода стационарности потока заявок на перемещение комплектующих на основании выполнения операций, предусмотренных в блоках 5-12 схемы, приведенной на рис.7. В блоке 10 реализуется выбор минимально допустимой вместимости из заданного ряда вместимостей при числе ТС, соответствующем самому напряженному по потоку периода стационарности. В блоке оптимизация вместимости выполняется для самого напряженного по потоку периода стационарности заявок на перемещение на основании выполнения операций, предусмотренных в блоках 17-21 схемы, приведенной на рис.7. На каждой итерации находится оптимальная вместимость ТС, соответствующая самому напряженному периоду, а затем определяется оптимальное число ТС данной вместимости для каждого из периодов. Условием для окончания процесса поиска решения в этом случае служит совпадение найденных значений грузовместимости и числа ТС для каждого из периодов на данной и предыдущей итерации.

нет да Далее в диссертации выполнен анализ точности оценки с учетом сброса статистики, накопленной на начальном периоде моделирования. В случае проведения имитационного эксперимента с отбрасыванием статистики, накопленной за время переходного периода , математическое ожидание среднеинтегральной оценки принимает вид T T 1 M(T, ) = M( t | t0,S0 )dt, где W (T, ) = T - D ( t ) dt (9) T - При этом, как математическое ожидание, так и дисперсию оценки следует рассматривать как функции переменных , St, S, Cv, T M() = M(|St, S, Cv, T), (10) D() = D(|St, Cv, T), где: St – предыстория процесса, S – состояние; Cv- показатель инерционности (коррелированности), T- интервал моделирования.

Поскольку значение дисперсии не зависит от начальных условий моделирования, будем оценивать влияние коррелированности и общего времени моделирования. Получены зависимости дисперсии среднеинтегральной оценки условно нестационарного процесса в зависимости от длины интервала сброса (рис.9.) для различных значений интервалов моделирования T{60, 100, 200}.

а) Cv=(0.4, 0.3) б) Cv=(0.2, 0.1) Рис. 9. Зависимость дисперсии оценки от длительности интервала сброса статистики Из графиков видно, что длительность интервала сброса статистики существенно отражается на дисперсии оценки. В любом случае, сброс начальной статистики увеличивает дисперсию оценки, то есть уменьшает точность оценки.

На рис.10. приведены графики математического ожидания среднеинтегральной оценки процесса в зависимости от интервала сброса для различных начальных состояний (St=(0,-1); S0=(0,0), S1=(5,0), S2=(5,5), S3=(0,5)), различных параметризаций коррелированности (Cv1=(0.2, 0.1), Cv2=(0.4, 0.3)) при длительности моделирования T=200.

а) Cv=(0.4, 0.3) б) Cv=(0.2, 0.1) Рис. 10. Зависимость математического ожидания оценки от длительности интервала сброса статистики Из графиков видно, что смещение математического ожидания оценки также существенно зависит от длительности интервала сброса. В любом случае, сброс уменьшает систематическую погрешность оценки среднего значения.

Таким образом, задача выбора интервала сброса начальной статистики в силу противоречивости критериев требует построения некоторой свертки исходных критериев. В качестве такой свертки в работе предлагается использовать вероятность попадания оценки в заданный интервал погрешности.

В четвертой главе диссертации выполнена апробация разработанных методов и моделей. Проведен анализ функций системы управления ремонтом и техническим обслуживанием. Анализ методов и методологий проектирования программного обеспечения показал, что в качестве методов моделирования при проектировании системы управления предприятия предлагается использовать структурно-функциональные составляющие SADT-модели.

На первом этапе разрабатывается структурно-функциональная модель системы управления ремонтом и обслуживанием оборудования предприятия (рис.11.). На следующем этапе, строится модель потоков данных.

На основании анализа разработанной модели, выделенных на ней хранилищ данных, атрибутной структуры и их логических взаимосвязей, строится модель «сущность-связь» системы управления ремонтом и обслуживанием оборудования ремонтного предприятия (рис.12.). По результатам проведенного анализа системы управления ремонтом и обслуживанием оборудования предприятия принимается решение либо о разработке новой системы управления, либо о внедрении уже готовых решений.

Рис. 11. Структурно-функциональная модель системы управления ремонтными работами Рис. 12. Модель «сущность-связь» системы управления ремонтами На базе концептуальной и математической имитационной модели создана система моделирования, которая позволяет проводить исследования сложных дискретных систем. Модель задается с помощью встроенного языка моделирования в виде объектной модели. Данная система содержит:

• подсистему визуального проектирования;

• интерактивную подсистему редактирования текста модели, позволяющую редактировать модель системы (активные подсказки, системы помощи и т.д.);

• собственно подсистему моделирования, включающую механизм интерпретации модели;

• подсистему анализа результатов моделирования.

Разработанная имитационная модель позволяет получить загруженность неограниченного по вместимости ТС для кольцевого маршрута. На рис.13 приведена диаграмма загруженности для входных потоков, где на объектах 5 и 12 наблюдается повышенный поток погрузки комплектующих.

Рис. 13. Диаграмма загруженности ТС на кольцевом маршруте Из диаграммы виден циклический характер загруженности ТС, что определяется структурой входных потоков на перемещение определенных групп комплектующих. Подобная информация дает основу расчета необходимого количества ТС в условиях вероятностной неопределенности.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Проведен анализ основных показателей и факторов, определяющих эффективность управления поставками комплектующих в сети ремонтных предприятий, а также методов моделирования транспортного обслуживания. Показано, что имитационный подход среди методов системного анализа, связанного с принятием решений в условиях неопределенности, является одним из самых мощных средств исследования управленческой деятельности транспортным звеном.

2. Выполнена систематизация основных производственных функций сети ремонтных предприятий и сформирован перечень функций планирования и управления, которые описаны в виде БП.

Для транспортного звена ремонтного предприятия в диссертации разработано формальное описание БП «Планирования, учета и контроля перемещения комплектующих», позволяющего формировать план-график работы ТС.

3. Разработана имитационная модель движения комплектующих в условиях вероятностной неопределенности, которая позволяет оценить загруженность ТС на маршруте в зависимости от интенсивности входного потока и среднего количества участков производственной сети ремонтного предприятия. По имеющимся годовым данным с целью параметризации имитационной модели проведен статистический анализ потребностей комплектующих различных групп и категорий комплектующих.

4. Разработана методика планирования эксперимента на имитационной модели в условиях нестационарности потоков заявок.

Этапы имитационного моделирования представлены в виде статических диаграмм структуры классов и динамических диаграмм активности, состояний, диаграммы последовательности действий и диаграммы взаимодействия.

5. Предложенный план эксперимента адаптирован для решения многокритериальной задачи оптимизации поставки комплектующих. В качестве компромиссного критерия в работе предлагается использовать минимум приведенных затрат, являющихся суммой стоимости потерь времени на ожидание и затрат на эксплуатацию ТС.

6. В диссертации задача выбора подвижного состава решается при условии, когда вместимость ТС выбирается из заданного ряда фиксированных значений. Особенностью данного подхода является рассмотрение вместимости и количества ТС как независимых переменных. Для решения задачи оптимизации в работе предлагается использование численных методов, основанных на поисковой оптимизации. Разработан алгоритм выбора состава ТС с учетом нестационарности потока заявок на перемещение комплектующих.

7. Выполнен анализ точности оценки характеристик имитационной модели с учетом сброса статистики, накопленной на начальном периоде моделирования. Показано значительное влияние начального нестационарного периода выходного имитационного процесса на точность среднеинтегральной оценки. Исследованы зависимости влияния длительности моделирования, коррелированности процесса.

8. Разработана структурно-функциональная модель системы управления ремонтом и модель потоков данных. На основании проведенного анализа, выделенных на ней хранилищ данных, атрибутной структуры и их логических взаимосвязей, построена модель «сущность-связь» системы управления поставками комплектующих сети ремонтных предприятий.

9. Разработанные методики, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе МАДИ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ Публикации в журналах, рекомендованных ВАК 1. Карасев А.А. Модель определения потребности в подвижном составе на компенсационном маршруте / Карасев А.А. // Транспорт:

наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2008.

Вып. 3. (издание ВИНИТИ РАН). – С. 46-49.

2. Карасев А.А. Влияние начальных условий и длительности моделирования на характеристики условно-нестационарных процессов / Строганов Д.В., Солнцев А.А., Якунин П.С., Батов Р.В., Карасев А.А. // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Электрон. журн. 2012. № 4. Режим доступа:

http://technomag.edu.ru/doc/359132.html (дата обращения 18.04.2012).

Публикации в других издательствах 3. Карасев А.А. Модель оптимизации подвижного состава на компенсационном маршруте / Карасев А.А. // Экономика и менеджмент на транспорте: сб. науч. трудов. Вып. 5. – Спб.: СПбГИЭУ, 2008. – С.

101-103.

4. Карасев А.А. Организационно-технические принципы проектирования иерархических структур управления промышленными объединениями / Карасев А.А., Карташев М.И., Котов А.А., Луковецкая Т.М., Чугунова Д.Н. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.:

МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 27-37.

5. Карасев А.А. Постановка задачи формирования моделей информационного обмена в организационных системах / Борщ В.В., Васильев Д.А., Измайлова М.В., Карасев А.А., Солнцев А.А. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб.

науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.: МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 102-107.

6. Карасев А.А. Надежность и валидность тестирования персонала наукоемких производств / Ивахненко А.М., Карасев А.А., Свечников А.А., Сокол А.А., Якунин П.С. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: МАДИ, 2011. – С.

3-11.

7. Карасев А.А. Формирование окончательного балла участников тестирования / Баринов К.А., Карасев А.А., Свечников А.А, Толкаев Е.Ю. // Автоматизация систем управления персоналом: сб.

науч. тр. МАДИ. – М.: МАДИ, 2011. – С. 62-68.

8. Карасев А.А. Семантическое моделирование данных в системах поддержки управленческой деятельности / Карасев А.А., Карташев М.И., Тимофеев П.А., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. – М.:

МАДИ, 2011. – С. 77-81.

9. Карасев А.А. Программная реализация методики оценки экономической эффективности компьютеризации автотранспортного предприятия / Карасев А.А., Луковецкая Т.М., Свечников А.А., Свободин В.Ю. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: ООО «Техполиграфцентр», 2011.

– С. 14-20.

10. Карасев А.А. Задачи оптимизации структуры управления производством работ на протяженных объектах / Карасев А.А., Кудрявцев А.Ю., Панов П.В., Якунин П.С. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: ООО «Техполиграфцентр», 2011. – С. 53-59.

11. Карасев А.А. Динамическая компоновка системы имитационного моделирования / Карасев А.А., Приходько Л.В., Сокол А.А., Ярцев М.И. // Имитационное моделирование систем управления. – М.: МАДИ, 2012. – С. 7-12.

12. Карасев А.А. Методы оценивания характеристик имитационных моделей / Атаева С.К., Батов Р.В., Карасев А.А., Краснов Ю.А., Саная А.Г. // Имитационное моделирование систем управления. – М.: МАДИ, 2012. – С. 98-104.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.