WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 
На правах рукописи

Федосеев Сергей Анатольевич

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
МЕТИЗНО-МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ
НА ИЕРАРХИЧЕСКИ СВЯЗАННЫХ ЭТАПАХ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА

05.02.23 – Стандартизация и управление качеством продукции (металлургия)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Пермь - 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»

Научный консультант –        доктор физико-математических наук,

профессор Гитман Михаил Борисович

Официальные оппоненты:        доктор технических наук,

                                       профессор

                                       Довженко Николай Николаевич

                                       доктор технических наук,

                                       профессор

                                       Песин Александр Моисеевич

                                       доктор технических наук,

                                       профессор

                                       Шеркунов Виктор Георгиевич

Ведущая организация –                Учреждение Российской академии наук

                                       Институт проблем управления

                                       им. В. А. Трапезникова РАН

Защита состоится 20 марта 2012 г. в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.111.05 при ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» по адресу:  455000, г. Магнитогорск, пр. Ленина, 38, МГТУ, малый актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

Автореферат разослан «___» ____________ 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета                                                Полякова М.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях глобального рынка экономическое благополучие России напрямую зависит от ее конкурентоспособности. Важнейшей составляющей конкурентоспособности и наиболее значимым источником национального богатства в наши дни является качество продукции, выпускаемой отечественными промышленными предприятиями. Данная работа посвящена проблемам управления качеством продукции в металлургии, являющейся базовой отраслью для многих отраслей национальной промышленности, таких как металлообработка, машиностроение, строительство и других.

В настоящее время в мировой практике одним из наиболее методологически сильных подходов к управлению качеством продукции является Всеобщий менеджмент качества (Total Quality Management, TQM). Базовый принцип TQM – это ориентация производителей на потребителя. С учетом данного принципа и отраслевой специфики металлургии необходимо уточнение понятийного аппарата, используемого в управлении качеством металлопродукции.

В соответствии с необходимостью ориентации на потребителя международные стандарты ISO серии 9000 определяют понятие «качество» как степень выполнения требований потребителей.

В современных рыночных условиях для метизно-металлургических предприятий актуально под продукцией понимать не только материальный объект производства, но и оказываемые потребителю сопутствующие услуги по своевременному предоставлению данного объекта в требуемом количестве и по требуемой цене.

Используя данные выше определения в настоящей работе под качеством продукции металлургических предприятий будем понимать степень выполнения следующих требований потребителей: ноль дефектов, т.е. полное отсутствие у продукции несоответствий, относящихся к ее предполагаемому или установленному применению; максимальная полезность, т.е. наличие у продукции наибольшего количества ценных для потребителя характеристик; минимальная цена, т.е. наименьшее количество денег, в обмен на которые производитель готов продать, а потребитель согласен купить единицу продукции; максимальная своевременность поставки, т.е. минимальное отклонение от установленных потребителем сроков предоставления продукции; максимальная безопасность как для потребителя, так и для окружающей среды.

При таком определении качества продукции его уже нельзя обеспечить только техническими и технологическими методами, направленными на улучшение таких параметров материального объекта производства, как количество дефектов, набор полезных характеристик, уровень безопасности для потребителей и окружающей среды, а также себестоимость в части основных затрат, от которой зависит цена продукции для потребителя (рис. 1).

Рис. 1. Схема управления качеством продукции

Для обеспечения качества продукции, включающей услуги, оказываемые потребителю, необходимо также использовать другие методы, направленные на своевременное предоставление продукции потребителю в требуемом количестве и с минимальными накладными расходами, от которых также зависит цена продукции для потребителя.

Следовательно, в современных рыночных условиях для управления качеством продукции на метизно-металлургических предприятиях кроме традиционно используемых технических и технологических методов необходимо широкое применение организационных, экономических и социальных методов, соответствующих таким принципам TQM, как ориентация на потребителя, лидерство руководителей, вовлечение работников, процессный подход, системный подход, постоянное улучшение, принятие решений, основанных на фактах (см. рис. 1).

Таким образом, разработка и внедрение на металлургических предприятиях инновационных методов управления качеством продукции, реализующих принципы TQM, являются актуальной научно-технической проблемой.

Настоящая работа посвящена развитию методов управления качеством продукции метизно-металлургических предприятий на основе использования современных механизмов управления производственными системами (см. рис. 1).

Общим проблемам управления качеством посвящены работы Ф. Тейлора, У. Шухарта, У. Деминга, А. Фейгенбаума, Дж. Джурана, Ф. Кросби, Г. Тагути, К. Исикавы, В.А. Лапидуса, И.И. Мазура, В.Д. Шапиро, Ю.П. Адлера. Проблемам управления качеством продукции метизного и металлургического производств посвящены работы Г.С. Гуна, В.М. Салганика, М.В. Чукина, В.В. Бринзы, Л.А. Кузнецова и других авторов. Однако в этих работах влияние механизмов управления производственными системами на качество продукции не рассматривалось.

Диссертационные исследования выполнялись в период 2000–2011 гг. в ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» и поддержаны РФФИ, проект № 10-08-00539-а «Модели управления производственными системами с учетом нечетких предпочтений внешних и внутренних потребителей», а также договором № 13.G25.31.0093 от 22 октября 2010 г. между ОАО «Мотовилихинские заводы» (г. Пермь), и Минобрнауки РФ по теме «Технология управления производствами ОАО «Мотовилихинские заводы» г. Пермь на базе интеллектуальных систем».

Объектом исследования в настоящей работе являются методы управления качеством металлопродукции.

Предметом исследования выступают механизмы управления металлургическими предприятиями, используемые для повышения качества продукции.

Целью данной работы является повышение качества металлопродукции на основе развития методов управления металлургическими предприятиями в соответствии с принципами TQM.

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи:

  1. Определение механизмов управления металлургическими предприятиями, реализующих принципы TQM и используемых для повышения качества продукции.
  2. Определение иерархии принятия решений для управления качеством продукции на металлургических предприятиях.
  3. Разработка математических моделей для оптимального управления качеством металлопродукции на различных уровнях иерархии принятия решений.
  4. Применение информационных технологий для автоматизации процесса управления качеством продукции металлургических предприятий на различных уровнях иерархии принятия решений.
  5. Внедрение разработанных методов управления качеством продукции на метизно-металлургических предприятиях.

Методы исследования. В процессе выполнения работы были использованы статистические методы управления качеством, методы системного анализа, линейной и нелинейной оптимизации, теории нечетких множеств, а также методы принятия решений в условиях неопределенности.

Научная новизна работы заключается в следующем:

  1. Определены современные механизмы управления металлургическими предприятиями, реализующие такие принципы TQM, как ориентация на потребителя, лидерство руководителей, вовлечение работников, процессный подход, системный подход, постоянное улучшение, принятие решений, основанных на фактах (рис. 2).
  2. Для реализации таких принципов TQM, как лидерство руководителей, вовлечение работников и системный подход, предложена схема иерархии принятия решений металлургического предприятия, включающая три уровня управления (стратегический, тактический и оперативный) и отличающаяся наличием обратных связей между этими уровнями.
  3. Разработан новый алгоритм структурной адаптации, учитывающий дополнительные ограничения, возникающие при переходе на нижележащие уровни управления в иерархии принятия решений, при минимальном отклонении от оптимальных значений показателей качества продукции.
  4. Для реализации такого принципа TQM, как вовлечение работников, на основе теории нечетких множеств предложен новый метод построения обобщенного (комплексного) критерия оптимальности, который более адекватно учитывает экспертные оценки значимости частных критериев оптимальности.
  5. Для реализации такого принципа TQM, как ориентация на потребителя, и повышения уровня качества металлопродукции по показателю своевременности поставки разработана математическая модель для формирования оптимального портфеля заказов на стратегическом уровне управления, отличающаяся возможностью учета нечетких ограничений и нескольких критериев оптимальности, в том числе критерия важности потребителей для предприятия.
  6. Для реализации таких принципов TQM, как ориентация на потребителя и постоянное улучшение, и повышения уровня качества металлопродукции по показателям своевременности поставки и сокращения накладных расходов, от которых зависит цена продукции, разработаны математические модели для формирования оптимальных планов производства на тактическом и оперативном уровнях управления, отличающаяся возможностью учета нечеткости критериев оптимальности, в том числе критериев снижения риска срыва плана производства и повышения эффективности использования оборудования при ограничениях, установленных соответственно на стратегическом и тактическом уровнях управления.
  7. Получены новые зависимости параметров своевременности поставки и себестоимости продукции от параметров планирования метизно-металлургического производства, позволяющие решать многокритериальные задачи оптимального управления качеством продукции.

Элементы научной новизны, реализующие принципы TQM, представлены на рис. 2.

Рис. 2. Схема реализации принципов TQM

Практическое значение работы заключается в следующем:

1.        Разработана новая отечественная ERP-система «Капитал CSE» (Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611110), позволяющая автоматизировать процесс управления качеством продукции на метизно-металлургических и других промышленных предприятиях. Информационная система реализует такие принципы TQM, как системный подход, процессный подход и принятие решений, основанных на фактах.

2.        Разработанные математические модели и алгоритмы реализованы в виде программных модулей для ERP-системы «Капитал CSE» (Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2011615956 и № 2011615957).

3.        ERP-система «Капитал CSE» внедрена в ООО «Рыбинсккабель» (г. Рыбинск). На предприятии автоматизированы функции получения заказов из службы сбыта, формирования главного календарного плана производства, формирования плана производства полуфабрикатов, составления сменных заданий, сбора фактических показателей производства и перепланирования. В результате удалось повысить уровень качества выпускаемой кабельно-проводниковой продукции по таким показателям, как накладные расходы и своевременность поставки потребителям, а именно снизить затраты на управление производством на 15% и увеличить количество своевременно выполненных заказов потребителей на 2%.

4.        ERP-система «Капитал CSE» внедрена в ОАО «Нижнесергинский метизно-металлургический завод» (г. Ревда) для стана 250. На предприятии автоматизированы функции получения плана выпуска проката на месяц из отдела сбыта, формирования главного календарного плана производства для стана 250 с учетом плановых простоев на ремонт и техническое обслуживание стана, сбора фактических показателей производства и перепланирования. В результате удалось повысить уровень качества выпускаемого проката по таким показателям, как накладные расходы и своевременность поставки потребителям, а именно снизить простои стана 250 на 0,3% и обеспечить согласованное перепланирование его работы при многократных изменениях планов по выпуску проката под быстро меняющийся спрос. При этом был обеспечен требуемый уровень качества проката по геометрическим и механическим свойствам.

5.        Теоретические и практические результаты работы используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» при подготовке инженеров по специальности 220501 «Управление качеством», а также для студентов, обучающихся по направлению 010400 «Прикладная математика и информатика» (бакалавриат и магистратура).

На защиту автором выносятся следующие основные положения диссертации:

  1. Современные механизмы управления металлургическими предприятиями, реализующие принципы TQM.
  2. Схема иерархии принятия решений металлургического предприятия, включающая три уровня управления качеством продукции: стратегический, тактический и оперативный.
  3. Алгоритм структурной адаптации, обеспечивающий минимальные отклонения от оптимальных значений показателей качества продукции.
  4. Метод построения обобщенного (комплексного) критерия оптимальности для решения многокритериальных задач оптимального управления качеством продукции.
  5. Математические модели оптимального управления металлургическим предприятием на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях иерархии принятия решений для сквозного интегрированного управления качеством продукции.
  6. ERP-система «Капитал CSE», позволяющая автоматизировать процесс управления качеством продукции на метизно-металлургических и других промышленных предприятиях.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций подтверждена корректностью математических постановок задач, строгостью применяемых методов решения, а также результатами опытно-промышленного внедрения моделей и программного обеспечения в ООО «Рыбинсккабель» (г. Рыбинск), ОАО «Нижнесергинский метизно-металлургический завод» (г. Ревда), ОАО «Магнитогорский метизно-калибровочный завод «ММК-МЕТИЗ» (г. Магнитогорск), ОАО «Камкабель» (г. Пермь), ОАО «Мотовилихинские заводы» (г. Пермь).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на научных семинарах, международных и всероссийских конференциях, в том числе: на XXXII, XXXIV Международных конференциях «IT-S&E’05, ’07» (Украина, г. Гурзуф, 2005, 2007 гг.), на 2-й Международной научно-технической конференции «Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (г. Ставрополь, 2006 г.), на  2-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD’08» (г. Москва, 2008 г.), на VI-VIII Всероссийских школах-конференциях «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2009 г.; г. Пермь, 2010 г.; г. Магнитогорск, 2011 г.), на Международной научно-практической мультиконференции «Управление большими системами» (г. Москва, 2011 г.), на научных семинарах в Институте проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 2 монографии, 39 научных статей, из них 15 в рецензируемых изданиях из Перечня ВАК РФ. Получено 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из 9 глав, изложена на 341 странице машинописного текста (включая приложения), иллюстрирована 120 рисунками, содержит 19 таблиц, 9 приложений, библиографический список из 297 наименований.

Личный вклад автора заключается в развитии методов управления качеством продукции на основе современных механизмов управления производственными системами; организации, постановке и проведении теоретических исследований и численных экспериментов; разработке новых математических моделей для управления качеством продукции на различных уровнях иерархии принятия решений; разработке и внедрении ERP-системы «Капитал CSE» на метизно-металлургических и других предприятиях.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цели и задачи диссертационной работы, перечислены основные полученные результаты.

В первой главе выполнен анализ эволюции и современного состояния менеджмента качества.

XX век стал периодом, в течение которого несколькими поколениями выдающихся инженеров и ученых на предприятиях различных отраслей промышленности были открыты и сформулированы основные принципы и методы обеспечения качества продукции, впоследствии объединенные понятием менеджмент качества.

Принято считать, что общий менеджмент и менеджмент качества имеют единый базис, функции которого выполняет концепция научного менеджмента, предложенная Тейлором еще в начале XX века. Однако затем пути развития общего менеджмента и менеджмента качества надолго разошлись. В результате зависимость показателей качества продукции от организационных аспектов управления производством практически не учитывалась и не исследовалась. Необходимость в исследовании такой зависимости начала складываться в 80-х годах XX века, когда общий менеджмент и менеджмент качества вновь пересеклись на этапе формирования Всеобщего менеджмента качества (Total Quality Management, TQM).

Методология TQM построена на базовых принципах, среди которых в соответствии с международными стандартами ISO серии 9000 могут быть выделены следующие: ориентация на потребителя, лидерство руководителей, вовлечение работников, процессный подход, системный подход, постоянное улучшение, принятие решений, основанных на фактах, взаимовыгодные отношения с поставщиками.

Традиционно большинство исследований в области управления качеством металлопродукции посвящены проблемам развития методологии определения и повышения результативности и эффективности технологических процессов. Для этого, в частности, предлагаются подходы, учитывающие неполноту и нечеткость информации при создании новых и совершенствовании действующих процессов и режимов обработки металлопродукции; разрабатываются методики оценки технологических процессов, учитывающие дополнительные требования отраслевых стандартов качества, одним из которых является стандарт ISO/TS 16949, принятый в автомобильной промышленности; реализуется взаимодействие между управлением технологическими процессами и повышением квалификации персонала с целью получения положительного синергетического эффекта в управлении качеством металлопродукции; разрабатываются новые комплексные количественные оценки качества технологических процессов и продукции метизно-металлургического производства. Таким образом основное внимание исследователей уделяется технологическим методам управления качеством металлопродукции. При этом практически не исследуются и не развиваются организационные, экономические и социальные методы управления качеством металлопродукции, которые совместно с технологическими методами с не меньшим успехом могут быть применены для реализации принципов TQM на металлургических предприятиях.

Во второй главе предложено развитие методологии управления качеством металлопродукции на основе использования современных механизмов и моделей управления производственными системами.

Для этого современное металлургическое предприятие рассмотрено как большая сложная система (производственная система), представляющая собой совокупность иерархии целей, иерархии принятия решений и иерархии бизнес-процессов (внутренние иерархии).

Под большой системой понимается совокупность значительного числа иерархически связанных сложных систем, состоящих из социальных (групп людей) и технических элементов (машин, агрегатов и технических устройств), обладающих определенной степенью организованности и автономности, объединенных между собой согласно принятой иерархии целей средствами организации и различными связями (энергетическими, материальными, информационными) для обеспечения целенаправленного функционирования всей системы как единого целого.

Под сложной системой управления понимается система, в которой недостаточно информации для эффективного управления.

Производственная система функционирует в окружении рынков продукции, сырья, труда и инноваций. Производственная система взаимодействует с этими рынками, обмениваясь информацией, материальными и трудовыми ресурсами. Производственная система вынуждена постоянно адаптироваться к тем изменениям, которые происходят в окружающей ее среде, путем модификации и развития своих внутренних иерархий.

Неотъемлемыми элементами производственной системы являются индивидуумы и их группы. Поэтому производственная система может быть рассмотрена как организационная система, объединяющая людей, совместно реализующих некоторую программу или цель и действующих на основе определенных процедур и правил. Специфическим элементом организационной системы является лицо, принимающее решения (ЛПР). ЛПР является основным элементом организационной системы, определяющим ход решения задач управления, эффективность и своевременность решения.

В состав производственной системы также входит значительное количество технических (пассивных) элементов и подсистем. Поэтому производственная система может быть рассмотрена как частный случай социально-технической системы, в которой в качестве объекта управления выступает техническая система, непосредственно реализующая технологические операции, а в качестве субъекта управления рассматриваются потребители продукции и все заинтересованные в успешном функционировании и развитии производственной системы социальные группы: собственники, инвесторы, персонал, поставщики, общество в целом.

Описанные выше особенности производственных систем приводят к тому, что последние вынуждены функционировать в условиях существенной неопределенности, которая значительно усложняет описание и решение возникающих в этих системах задач управления качеством продукции. Наиболее характерны для производственных систем следующие виды неопределенности:

  1. Неопределенность по информационному обеспечению. Функционирование сложной системы всегда протекает в условиях неполной и нечеткой информации. Это обусловлено наличием большого количества случайных факторов, субъективных мнений и конфликтных интересов, влияющих на функционирование производственной системы.
  2. Неопределенность по целям или многокритериальная неопределенность, обусловленная большим количеством целей, которые ставятся перед производственной системой. Эти цели часто бывают противоречивыми и изменяющимися во времени.

Различные виды неопределенности приводят к необходимости построения структурной модели системы, в частности иерархической, позволяющей осуществлять обмен информацией при решении задачи управления.

Как уже отмечалось, в рассматриваемых производственных системах выделены три иерархии: иерархия целей, иерархия бизнес-процессов и иерархия принятия решений.

Наиболее сложной является иерархия принятия решений. С одной стороны, предприятие является элементом цепочки поставок, поэтому его менеджмент вынужден принимать решения с учетом интересов потребителей и возможностей поставщиков. С другой стороны, для более эффективного использования внутреннего потенциала, в том числе связанного с повышением качества продукции, в соответствии с принципами TQM необходимо существенно расширить полномочия по принятию решений для менеджеров среднего и нижнего звена, а также активно использовать опыт и знания рядовых сотрудников. В связи с этим иерархия принятия решений предприятия должна включать все перечисленные социальные группы и учитывать личные и профессиональные интересы, входящих в них людей. Для этого иерархию принятия решений в производственной системе предложено разбить на три структурных уровня управления.

На первом (стратегическом) уровне должна решаться задача формирования производственной программы на планируемый период времени с учетом спроса на выпускаемую продукцию, ценовой политики, принятой на данный период, мощности предприятия, возможных действий конкурентов, а также выгодности имеющихся заказов. Результатом решения данной задачи должен стать главный календарный план производства (ГКПП) на планируемый период, оптимальный по критериям своевременности поставки продукции потребителям и выгодности (прибыльности) для предприятия при ограничениях на суммарную мощность предприятия и основные ресурсы. ГКПП определяет, какую готовую продукцию в каком объеме и к какому моменту необходимо произвести.

На втором (тактическом) уровне в большей степени учитываются интересы организаторов производства, связанные с более эффективным использованием оборудования и соответствующим сокращением затрат на производство, в том числе за счет возможного снижения прибыльности ГКПП и своевременности его выполнения. Проблема состоит в том, чтобы повышение эффективности использования оборудования не привело к значительному снижению своевременности выполнения ГКПП и его прибыльности. Для этого должна быть решена соответствующая многокритериальная задача календарного планирования, учитывающая интересы потребителей, сбытовиков и производственников. В результате решения данной задачи должен быть получен устраивающий все стороны план производства комплектующих (полуфабрикатов), необходимых для производства готовой продукции.

На третьем (оперативном) уровне должны решаться вспомогательные задачи, важнейшей из которых является задача оперативного управления производством. Эта задача также должна быть направлена на повышение эффективности использования оборудования и сокращение производственных затрат с учетом специфики конкретного производства, при этом не оказывая отрицательного влияния на принятый план производства комплектующих (полуфабрикатов). В результате решения данной задачи должны быть получены сменно-суточные задания для исполнителей на конкретных рабочих местах.

Выше отмечалось, что управление качеством в производственных системах связано со значительными сложностями, вызванными неполнотой информации, конфликтами интересов и целей, быстрыми и многочисленными изменениями в окружающей среде. Для преодоления этих сложностей должны быть выбраны соответствующие средства и методы управления.

В качестве средств управления предложено использовать современные механизмы и инструменты управления большими производственными системами. Под механизмами управления понимаются совокупности процедур принятия управленческих решений. Под инструментами управления понимаются математические и информационные модели, реализующие или поддерживающие соответствующие механизмы управления. Таким образом, под методами управления производством понимаются методы математического моделирования.

К современным механизмам управления производственными системами можно отнести следующие: информатизация управления, интеллектуализация управления, дальновидная адаптация, оптимизация управления, коллективное принятие управленческих решений.

Информатизация управления. Проблема неполноты информации, необходимой для принятия эффективных управленческих решений в производственных системах, многими авторами связывается с такими видами неопределенности, как объективная и субъективная, внутренняя и внешняя. Субъективная внутренняя неопределенность, в частности, может быть связана с неполнотой информации об иерархиях целей и бизнес-процессов, а объективная внешняя неопределенность может быть связана с неполнотой информации об окружающей среде. Для преодоления таких видов неопределенности в современных производственных системах используются различные методологии описательного моделирования взаимосвязанных бизнес-процессов. Прошедшие этап моделирования бизнес-процессы автоматизируются с помощью разнообразных информационных технологий. В этом контексте механизм информатизации управления полностью соответствует таким принципам TQM, как процессный и системный подходы.

Интеллектуализация управления. Информационная емкость современных производственных систем весьма значительна. Поэтому лица, принимающие решения, как правило, не в состоянии обработать всю собираемую в этих системах информацию и принять на ее основе достаточное количество адекватных решений за требуемое время. В этом случае выходом может стать выделение в иерархии принятия решений нескольких структурных уровней и использование для каждого из них механизма интеллектуализации, который, по сути, позволяет автоматизировать принятие решений во многих, поддающихся формализации ситуациях. В работе приведен пример использования интеллектуальных элементов для разрешения конфликта распределения ресурсов между производством под заказ и на склад в ООО «Рыбинскакбель» (г. Рыбинск). При этом были использованы данные, которые содержали в себе нормативную базу предприятия, информацию о поступивших заказах, а также информацию о ценах на выпускаемую продукцию. Были выбраны два критерия оптимальности: прибыльность и совокупная важность заказов, включенных в оптимальный план производства. Использование оптимизационной модели позволило перераспределить ресурсы предприятия между производством под заказ и на склад. В результате удалось увеличить прибыль предприятия более чем на 20% для планов с заказами невысокой важности и на 5–10% для планов с заказами высокой важности.

Следует отметить, что интеллектуальные элементы могут стать одним из основных инструментов в управлении производством на так называемых интеллектуальных предприятиях, так как именно интеллектуальные элементы способны обеспечить самоорганизацию, обучение и адаптацию интеллектуальных предприятий в условиях быстрых изменений.

Активное использование информатизации и интеллектуализации управления в значительной степени способствует реализации на промышленных предприятиях таких принципов TQM, как лидерство руководителей и принятие решений, основанных на фактах.

Дальновидная адаптация. Выше было отмечено, что иерархия принятия решений в производственной системе может быть разбита на три структурных уровня. Наиболее ответственные для всей системы решения принимаются на первом (стратегическом) уровне. Именно на этом уровне происходит адаптация производственной системы к изменениям, постоянно происходящим в окружающей среде. При этом должны учитываться будущие последствия принимаемых решений, т.е. производственная система должна обладать свойством дальновидности.

Механизм дальновидной адаптации предложен в работах В.В. Цыганова, В.А. Бородина и их последователей, в которых отмечено, что никакая другая система, кроме адаптивной, не может обеспечить выживание и развитие предприятия в условиях рыночной экономики. Также отмечено, что при адаптивном управлении особенно важно учитывать дальновидность заказчиков и работников предприятия, которые, обладая информацией о процедурах адаптивного управления предприятием, могут выбирать действия, соответствующие или не соответствующие интересам предприятия. Таким образом, можно утверждать, что дальновидная адаптация способствует реализации на промышленных предприятиях таких важнейших принципов TQM, как ориентация на потребителя и вовлечение (мотивация) работников.

Примером реализации механизма дальновидной адаптации может служить приведенная в работе модель формирования оптимального портфеля заказов в ООО «Рыбинскакбель» (г. Рыбинск). В данной модели дальновидность заказчика учитывается посредством функции штрафа, входящей в первую целевую функцию, и параметра важности клиента, входящего во вторую целевую функцию. В результате решения двухкритериальной задачи оптимизации удалось найти портфель заказов, обеспечивающий несколько большую прибыльность и существенно большую важность заказов по сравнению с решением, полученным экспертами предприятия. Таким образом, предложенная модель позволяет значительно повысить дальновидность принимаемых на предприятии решений, в частности сохранить максимальное количество важных для предприятия заказчиков.

Оптимизация управления. Использование механизмов дальновидной адаптации на стратегическом уровне неизбежно приводит к изменениям в иерархии целей, что, в свою очередь, порождает значительное количество многокритериальных задач оптимизации на тактическом и оперативном уровнях управления. Решение подобных задач на промышленных предприятиях, по существу, является одним из воплощений такого принципа TQM, как постоянное улучшение.

Основными критериями для задач оптимизации на тактическом и оперативном уровнях управления, как правило, являются:

  • минимальные отклонения от сроков выполнения производственных заданий;
  • максимальная загрузка оборудования;
  • максимальные размеры обрабатываемых партий изделий или минимальное количество переналадок оборудования (комфортность производства);
  • минимальная длительность производственных циклов.

В качестве параметров управления обычно выступают объемы и последовательность производственных заданий. При этом учитываются ограничения на ресурсы оборудования и персонала, а также ограничения на сырье и комплектующие.

В работе приведен пример формирования оперативного плана-графика производства, составленный для ОАО «Мотовилихинские заводы» (г. Пермь). Для этого была решена двухкритериальная задача дискретной оптимизации, минимизирующая общее время обработки запущенных в производство партий изделий и максимизирующая объемы этих партий. В качестве параметров управления были использованы размеры обрабатываемых партий и их последовательность. При этом учитывались ограничения на ресурсы оборудования. Применение специальной эвристики и алгоритма распространения ограничений позволило получить с требуемой оперативностью Парето-оптимальное подмножество планов-графиков производства, удовлетворяющих ресурсным ограничениям. Таким образом, был достигнут требуемый баланс между своевременностью выполнения производственных заданий и комфортностью производства.

Коллективное принятие управленческих решений. Качество принимаемых менеджерами решений в значительной степени определяет эффективность функционирования любой организации, в том числе производственной системы. Повысить качество управленческих решений позволяет механизм коллективного принятия решений, который является непосредственной реализацией такого принципа TQM, как вовлечение работников в управление предприятием с целью раскрытия и использования их творческого потенциала. В работе предложен подход к коллективному принятию управленческих решений, связанный с использованием нечетких множеств. Так, на основе некоторых частных критериев оптимальности плана производства , , …, может быть построен обобщенный (комплексный) критерий оптимальности с использованием расширенного нечеткого множества над частными критериями оптимальности , где , , – экспертная оценка значимости i-го критерия. Определение значений , , в данном случае является результатом коллективного принятия решения в форме опроса некоторого количества экспертов. Расширенное нечеткое множество при необходимости также позволяет учесть мнение руководителя группы экспертов. Для этого достаточно, чтобы руководитель задал интервалы изменения оценок значимости , , и индекс ранжирования, с помощью которого должны сравниваться обобщенные критерии оптимальности . Таким образом, удается более адекватно учесть интересы различных социальных групп, представленных в иерархии принятия решений предприятия.

В третьей главе для развития методов управления качеством продукции сформулирована постановка задачи оптимизации планирования производства и предложены подходы к ее решению.

Для достижения максимального уровня качества металлопродукции по таким показателям, как своевременности поставки и сокращения накладных расходов, возникает необходимость в решении задачи оптимального управления производством.

В терминах процессного подхода управление производством является бизнес-процессом, обеспечивающим достижение производственной системой поставленных целей в условиях имеющихся ограничений. Определяющим элементом (этапом) данного бизнес-процесса является планирование. В связи с этим задача управления производством может быть поставлена как задача оптимального производственного планирования. С учетом неопределенностей по целям и по информационному обеспечению данная задача является многокритериальной задачей дискретной оптимизации в нечеткой постановке и может быть сформулирована следующим образом: найти решения , доставляющие экстремум целевым функциям

, ,        (1)

где         – скалярная функция, отражающая смысл критерия;

– функция принадлежности нечеткого множества;

– элемент носителя нечеткого множества ;

– норма критерия, определяющая минимальную допустимую границу для , ;

– относительная степень важности критерия, определяющая необходимость его использования, в частности, может принимать значения «неважно», «нейтрально», «важно», «очень важно»;

– числовые эквиваленты степени важности ,

при нежестких ограничениях

,        (2)

и жестких ограничениях

,        (3)

образующих область допустимых значений вектора управления . Иллюстрация данной математической постановки приведена на рис. 3.

Рис. 3. Многокритериальная задача оптимизации в нечеткой постановке

Поставленная задача изначально должна быть решена для первого (стратегического) уровня управления производственной системы. При последовательном переходе на следующие уровни управления для учета дополнительных ограничений, возникающих на этих уровнях, может быть использован алгоритм структурной адаптации, основная идея которого схематично представлена на рис. 4 и заключается в следующем.

Рис. 4. Схема алгоритма структурной адаптации

Пусть на верхнем уровне управления производственной системы решена задача оптимизации и в области допустимых решений X найдено множество точек , соответствующих экстремальным значениям критериев и . При переходе на следующий, нижний, уровень управления появляются дополнительные ограничения, в результате область допустимых решений X может быть сужена до множества . При этом экстремальные значения критериев и могут стать недостижимыми. В этом случае на нижнем уровне управления производством при имеющихся дополнительных ограничениях задача оптимизации также может быть решена, но критерии и , заданные на верхнем уровне, будут «немного испорчены» на некоторую достаточно малую величину , и экстремум будет получен в точке .

Для того чтобы реальные задачи управления производством могли быть решены с приемлемой точностью и за адекватное время с учетом текущего уровня развития вычислительной техники и методов математического моделирования, эти задачи необходимо подвергнуть декомпозиции. Однако даже после декомпозиции каждая из полученных частных задач дискретной оптимизации вследствие большого числа переменных и ограничений может оказаться NP-трудной, т.е. не может быть решена полным перебором за приемлемое время даже с помощью современной вычислительной техники. Для подобных задач необходимо использовать современные методы математического моделирования, основанные на эвристических подходах, которые значительно ускоряют вычислительные процедуры.

Процесс управления производством неразрывно связан с принятием решений (выбором альтернатив). В частности, результатом принятия решений на любом уровне управления предприятием является выбор оптимального в некотором смысле (рационального) плана производства из определенного множества допустимых планов производства.

Содержательно задача принятия решений может быть сформулирована следующим образом: пусть имеется множество вариантов решений (альтернатив), каждая альтернатива приводит к наступлению некоторых последствий (исходов), исходы по некоторому набору показателей (критериев) однозначно характеризуют альтернативы. Необходимо на основании предпочтений ЛПР построить модель выбора альтернативы, лучшей в некотором смысле. Такая постановка задачи принятия решений для управления производственными системами сопровождается переводом этой задачи на некоторый формализованный язык, в частности профессиональный язык ЛПР. В результате для решения подобных задач становится возможным применение лингвистического подхода, который при построении моделей принятия решений позволяет:

  • использовать для описания элементов задачи принятия решений нечеткие понятия и отношения, сформулированные на профессиональном языке ЛПР;
  • формализовать нечеткие понятия и отношения с помощью нечетких множеств и лингвистических переменных;
  • оперировать формализованными таким образом объектами с помощью аппарата теории нечетких множеств.

В работе на основе лингвистического подхода предложен обобщенный (комплексный) критерий оптимальности, позволяющий сравнивать и выбирать наилучшие производственные планы. Для этого нечеткая полезность для каждого i-го плана может быть представлена в виде нечеткого множества

, ,        (4)

где – экспертные оценки значимости частных критериев оптимальности (коэффициенты важности), которые могут быть определены в рамках подхода к коллективному принятию управленческих решений. Такие нечеткие полезности можно сравнивать между собой с помощью специального индекса ранжирования. В результате будет получено подмножество наилучших планов производства в соответствии с теми предпочтениями, которые выражены экспертами в виде оценок , , .

В четвертой главе выполнен анализ применения информационных технологий для автоматизации управления производственными системами, а также представлена разработанная ERP-система «Капитал CSE», позволяющая автоматизировать процесс управления качеством продукции на метизно-металлургических и других промышленных предприятиях.

Перечень основных контуров (подсистем) ERP-системы «Капитал CSE» представлен на рис. 5.

Рис. 5. Контуры ERP-системы «Капитал CSE»

Система «Капитал CSE» рассчитана на работу как в двухзвенной архитектуре клиент-сервер, так и в трехзвенной, с использованием сервера приложений Gelios (Gelicon Objects Server). База данных системы «Капитал CSE» содержит более 1000 таблиц и около 3800 хранимых процедур. Для обеспечения работы системы «Капитал CSE» могут быть использованы СУБД Firebird 2.0 и Oracle Database 10g (10.2). Клиентские приложения системы «Капитал CSE» написаны на языке Delphi.

Контур «Управление производством» системы «Капитал CSE» предназначен для решения следующих задач:

  1. Формирование и ведение нормативно-справочной информации о составе изделий и процессе их производства. Поддерживаются функции формирования многоуровневых спецификаций изделий, технологических маршрутов, ведения конструкторских и технологических изменений.
  2. Формирование планов производства. Поддерживаются функции формирования ГКПП, планирования производства комплектующих (полуфабрикатов), планирования потребности в мощностях.
  3. Оперативное управление производством. Поддерживаются функции формирования сменных заданий и ввода данных о фактической выработке.
  4. Расчет себестоимости продукции. Поддерживаются функции формирования структуры себестоимости по различным статьям затрат, а также расчета себестоимости продукции по различным алгоритмам.

Контур «Управление производством» функционально связан с другими контурами системы «Капитал CSE»:

  • «Управление сбытом». На основании заказов сбыта и прогноза продаж формируется главный календарный план производства;
  • «Управление ТОРО». Загрузка оборудования планируется с учетом планов ремонтов;
  • «Учет движений ТМЦ». При формировании производственных планов используется информация об имеющихся складских запасах сырья, материалов и комплектующих;
  • «Управление снабжением». Заявки на обеспечение сырьем и материалами формируются на основании планов производства;
  • «Управление персоналом». При формировании производственных планов используется информация о доступных трудовых ресурсах.

В пятой главе для реализации такого принципа TQM, как ориентация на потребителя, и повышения уровня качества продукции по показателю своевременности поставки предложена математическая модель для формирования оптимального портфеля заказов на стратегическом уровне управления, отличающаяся возможностью учета нечетких ограничений и нескольких критериев оптимальности, в том числе критерия важности потребителей для предприятия.

Пусть имеется N отгрузочных партий продукции. Введем булевый вектор неизвестных . Здесь , , определяет  включение  i-й отгрузочной партии в портфель заказов по следующему правилу: если , то отгрузочная партия включается в портфель заказов; если , то отгрузочная партия не включается в портфель заказов. При этом критерии оптимальности могут быть записаны следующим образом:

  • критерий прибыльности

,        (5)

где         – количество позиций в i-й отгрузочной партии; – объем j-й позиции в i-й отгрузочной партии; – цена j-й позиции в i-й отгрузочной партии; – себестоимость j-й позиции в i-й отгрузочной партии; – функция штрафа; – отклонение от требуемой даты выпуска; – период планирования;

  • критерий важности

,        (6)

где         – важность j-й позиции в i-й отгрузочной партии;

– важность клиента, заказавшего i-ю отгрузочную партию.

Ограничения задачи:

,        (7)

,        (8)

,        (9)

где         – потребность в мощностях k-го цеха при производстве i–й отгрузочной партии; – мощность k-го цеха; – нечеткая переменная, характеризующая важность ограничения для k-го цеха; – количество цехов; – горизонт планирования, т.е. временной промежуток, который кратен периоду планирования; – оборачиваемость средств за период времени ; – величина временного интервала от момента начала производства формируемого портфеля заказов до требуемой даты выпуска отгрузочной партии.

Значениями нечеткой переменной в ограничениях (7) и (8) являются нечеткие числа, каждое из которых представляет собой совокупность пар вида , где – функция принадлежности элемента , , – носитель нечеткого числа .

В ограничении (9) верхняя граница интервала равна () исходя из предположения о том, что

  • любая отгрузочная партия должна быть запущена в производство в течение временного промежутка ;
  • любая отгрузочная партия имеет длительность производственного цикла, не превышающую ;
  • фактический выпуск отгрузочной партии может быть смещен на период планирования .

Поставленная задача – многокритериальная, многопараметрическая задача нелинейного программирования. Для ее решения был разработан эффективный алгоритм, основанный на методе стохастического поиска и ряде специально предложенных эвристик. Результатом применения предложенной модели является Парето-множество портфелей заказов. При этом дальновидность заказчика учитывается посредством функций штрафа в целевой функции (5) и параметра важности клиента в целевой функции (6).

На рис. 6 приведен пример решения двухкритериальной задачи оптимизации, полученного с помощью описанной модели («Модель»), а также решение, фактически использованное предприятием («Завод»). Из рис. 6 видно, что решение, полученное с помощью модели, обеспечивает несколько большую прибыльность и существенно большую важность портфеля заказов по сравнению с решением, полученным экспертами предприятия.

Рис. 6. Результаты решения задачи оптимизации разными методами

Таким образом, предложенная модель позволяет значительно повысить дальновидность принимаемых на предприятии решений при формировании ГКПП на стратегическом уровне управления, в частности сохранить наиболее важных для предприятия заказчиков путем максимального удовлетворения их требований по своевременности поставки продукции.

В шестой главе для реализации таких принципов TQM, как ориентация на потребителя и постоянное улучшение, и повышения уровня качества продукции по показателям своевременности поставки и сокращения накладных расходов, от которых зависит цена продукции, предложена математическая модель для формирования оптимального календарного плана производства комплектующих или полуфабрикатов (КППК), отличающаяся возможностью учета нечеткости критериев оптимальности, в том числе критериев снижения риска срыва КППК и повышения эффективность использования оборудования при ограничениях, установленных ГКПП.

Пусть имеется производство с определенным набором цехов и рабочих центров. Все рабочие центры разделены на типы , где – общее количество типов рабочих центров. Задан вектор , где – количество рабочих центров k-го типа, имеющихся на производстве.

Максимальная загрузка всех рабочих центров k-го типа одинакова и равна . Данная величина может быть нечеткой, т.е. заданной в виде нечеткого числа .

Пусть составлен единый перечень всех компонентов, каждому из которых присвоен уникальный номер , где – суммарное количество уникальных компонентов во всех спецификациях. Номенклатурный перечень отсортирован таким образом, что вначале располагаются изготавливаемые компоненты с номерами , а затем закупаемые компоненты с номерами .

Известна матрица применяемости A. Ее элементы определяют количество компонентов с номерами , необходимых для производства компонентов с номерами . Задана матрица ГКПП G. Ее элементы определяют количество компонентов, относящихся к готовым изделиям, с номерами , которые необходимо произвести до дня с номером , где – количество дней в плановом периоде.

Известны значения элементов вектора , где – количество запланированных технологических этапов вида в плановом периоде. Задан вектор , где – количество операций в технологическом этапе вида . Общее количество операций W определяется по формуле . Известны значения элементов вектора , где – количество операций, которые необходимо выполнить в плановом периоде, . Известны значения , где определяет значение индекса l для первой операции i-го технологического этапа, тогда числа могут быть определены по формуле.

.        (10)

Для каждой операции, входящей в состав технологического этапа i-го вида, выполняется , где  . Известен вектор трудоемкости операций , где – трудоемкость операции l-го вида в рабочих сменах, , . Задан вектор , где , , который определяет, на рабочих центрах какого типа выполняется операция l-го вида. Известны значения элементов вектора , где – остаток i-го компонента на цеховых складах на начало планового периода, .

Требуется найти КППК, т.е. значения элементов матрицы P, где , , доставляющих в терминах специального индекса ранжирования максимум выражению

,        (11)

где        , – экспертная оценка важности i-го критерия;

, , , – показатели (критерии) оптимальности КППК, которые определяются следующим образом:

  1. Показатель комфортности производства (увеличение размеров обрабатываемых партий изделий)

, где .        (12)

  1. Показатель равномерности производства (уменьшение резких перепадов в загрузке производственных мощностей по дням)

, где , , . (13)

  1. Показатель риска срыва производства (уменьшение загрузки оборудования к сроку выпуска готовой продукции, иначе выпуск готовой продукции с наибольшим опережением графика)

, где .        (14)

  1. Показатель срока производства (уменьшение срока завершения всех запланированных операций)

, где .        (15)

Здесь в знаменателе указана величина, равная Т–2, в связи с тем, что с учетом определения элементов матрицы G последние операции должны быть завершены перед последним днем планового периода, в результате чего

.        (16)

Следует отметить, что показатели оптимальности отнормированы к единице и являются  возрастающими, т.е. при улучшении значения критерия значение показателя увеличивается.

При этом должны выполняться следующие ограничения:

  1. Остаток компонентов в день зависит от элементов матрицы P и может быть определен выражением

.        (17)

  1. Суммарное количество операций одного вида в КППК должно быть равно общему количеству операций данного вида:

для всех .        (18)

  1. В каждый из планируемых дней максимальная загрузка рабочих центров не должна превышать максимально возможную загрузку:

для всех ,  где , , .        (19)

  1. В любой момент времени остаток компонентов не может быть отрицательным:

, для всех , .        (20)

Для решения поставленной задачи была разработана методика, состоящая из последовательности некоторых эвристических алгоритмов. Данная методика позволяет находить близкие к оптимальным планы производства при заданных значениях важности частных критериев (показателей).

На рис. 7-9 приведен пример решения задачи оптимизации одного из планов производства, найденного с помощью описанной модели.

Рис. 7. Равномерность загрузки оборудования

 

Рис. 8. Риск срыва производства Рис. 9. Комфортность производства

Первоначально был найден допустимый план (далее «Допустимый»), который оптимизировался в несколько этапов:

  1. На первом этапе для оптимизации плана «Допустимый» в качестве основного был выбран критерий комфортности производства: µ1=1, µ2=0, µ3=0 . Таким образом, был получен план «Комфортный».
  2. На втором этапе был задан комплексный критерий оптимальности, учитывающий комфортность производства, равномерность загрузки оборудования и риск срыва плана производства. При этом были использованы следующие экспертные оценки важности для соответствующих критериев: , , . Таким образом, был получен план «Экспертный».
  3. На третьем этапе были найдены решения для всех значений функции принадлежности от 0,1 до 1 с шагом в 0,1. Из полученного множества решений были исключены заведомо неоптимальные, а из оставшихся оптимальных решений с помощью специального индекса ранжирования была найдена оптимальная комбинация значений функции принадлежности: , , . Таким образом, был получен план «Оптимальный».

Из приведенных графиков можно сделать следующие выводы:

  1. Планы «Комфортный», «Экспертный» и «Оптимальный» позволяют получить значительно улучшенные решения по сравнению с планом «Допустимый» по показателям, перечисленным выше.
  2. План «Оптимальный» имеет следующие отличия:
  • параметр равномерности загрузки оборудования этого плана значительно выше (лучше) по сравнению с планами «Допустимый» и «Комфортный», однако значительно меньше (хуже), чем в плане «Экспертный»;
  • значение параметра риска срыва производства в этом плане более чем в  два раза больше (лучше), чем в плане «Допустимый», но несколько меньше (хуже), чем в плане «Комфортный»;
  • значение параметра комфортности этого плана больше (лучше) по сравнению с планом «Допустимый», но немного меньше (хуже) по сравнению с планом «Комфортный».

На примере планов «Комфортный» и «Оптимальный» можно утверждать, что предложенная модель на тактическом уровне управления позволяет существенно улучшить показатели эффективности использования оборудования и риска срыва КППК. Своевременное выполнение КППК является необходимым условием для своевременного выполнения ГКПП, в котором зафиксированы установленные потребителями сроки поставки продукции.

В седьмой главе для реализации таких принципов TQM, как ориентация на потребителя и постоянное улучшение, и повышения уровня качества продукции по показателям  своевременности поставки и сокращения накладных расходов, от которых зависит цена продукции, предложены математические модели для формирования оптимальных планов-графиков для универсального и поточного производств, отличающиеся возможностью учета нескольких критериев оптимальности, в том числе критериев сокращения как времени выполнения технологических операций, так и количества переналадок оборудования при ограничениях, установленных на КППК или ГКПП.

Исходными данными для формирования оперативного плана-графика производства (ОПГП) являются КППК, сформированный на тактическом уровне управления универсальным производством, или ГКПП, сформированный на стратегическом уровне управления поточным производством, а также полная информация о доступном оборудовании, спецификациях и технологических маршрутах изделий.

Для универсального производства в качестве параметров оптимизации вводится матрица , где каждому компоненту соответствует время запуска i-й партии на j-й операции для k-го изделия на l-м станке. Множеству дат можно однозначно сопоставить множество положительных чисел, следовательно, . Изделия обрабатываются только партиями. Размеры партий могут быть представлены в виде

,        (21)

где bk – количество штук в партии для k-го изделия; ND – обозначает количество типов изделий, принятых в обработку.

ОПГП состоит из множества операций, связанных между собой набором ограничений. Время, необходимое для обработки партии k-го изделия на j-й операции, задается в виде

,        (22)

где NO –  количество операций.

Считается, что если какой-либо операции предшествует несколько операций, то эта операция начнется только после того, как завершатся все предшествующие операции. Исходя из этого вводится матрица последовательности операций для каждого изделия (технологический маршрут)

,        (23)

где ωjk – порядковый номер выполнения операции j для детали k.

В соответствии с КППК обработку изделий необходимо закончить к заданным срокам. Эти сроки описываются множеством

,        (24)

где dk – дата, к которой необходимо произвести k-е изделие.

В результате составления ОПГП с учетом ресурсных ограничений и последовательности операций могут быть получены даты выпуска изделий, несколько отличающиеся от дат, запланированных на тактическом уровне в КППК. Для формализации потерь, связанных с такими отклонениями, вводится функция:

,        (25)

где определяет дату окончания производства k-го изделия в ОПГП.

В введенных обозначениях параметров задачи дата окончания производства k-го изделия будет записана в виде . Разные даты производства изделий в соответствии с КППК могут иметь различную значимость в зависимости от важности заказов клиентов на ту продукцию, в состав которой эти изделия входят. Важность k-й даты задается коэффициентом , который определяет величину штрафа за превышение запланированного срока выпуска детали. Критерий, обеспечивающий минимум потерь из-за невыполнения сроков при переходе от КППК к ОПГП, может быть записан в виде

.        (26)

Интегральный критерий комфортности производства может быть записан как взвешенная свертка частных критериев

.        (27)

Здесь весовые коэффициенты могут быть определены экспертом, осуществляющим диспетчирование. Очень часто в качестве частного критерия комфортности производства выбирается минимальное количество переналадок оборудования. Аналогичным критерием является максимизация размера обрабатываемых партий изделий. Чем больше размер обрабатываемых партий изделий, тем меньше нужно переналаживать оборудование, и, следовательно, тем комфортнее работать. Для формализации такого критерия записывается матрица , где компоненты соответствуют количеству обрабатываемых партий для k-го изделия на j-й операции.

При использовании введенных обозначений критерий, который максимизирует размеры партий (минимизирует количество партий), может быть записан следующим образом:

.        (28)

Жестким ограничением в задаче составления ОПГП является то, что любой станок в каждый момент времени выполняет только одну операцию, т.е.:

, k≠p, i≠m, j≠n.        (29)

Спецификации и технологические маршруты готовых изделий представляют собой набор ограничений на последовательность выполнения операций:

, если ωmk<ωnk.        (30)

При этом считается, что партия с большим номером выполняется в более поздний срок:

.        (31)

К ограничениям (29) – (31) обычно добавляются ограничения на использование только имеющегося оборудования в каждый момент времени, ограничения на использование определенных станков для разного рода операций, ограничения на производственный календарь и другие.

Кроме жестких ограничений, в задаче составления ОПГП часто используются различного рода предпочтения (нежесткие ограничения) со стороны производства, такие как профессионализм рабочих, приоритетность использования универсальных станков на различных операциях, размеры партий выпускаемых изделий и т.п. В подобных случаях предпочтения предлагается описывать в виде нечетких множеств, функции принадлежности которых задаются экспертами.

На рис. 10 представлен пример нечеткого множества, формализующего нежесткое ограничение на приоритетность использования универсального станка на различных операциях. На оси абсцисс указаны номера операций , на оси ординат указаны значения функции принадлежности , которая показывает, с каким приоритетом на каждой операции необходимо использовать данный универсальный станок. Из рисунка видно, что станок не может выполнять операции с номерами 4 и 5. Если для рассматриваемого нежесткого ограничения задать уровень значимости =0,6, то для данного станка будут считаться возможными только операции с номерами 0, 1, 3 и 7.

Рис. 10. Функция принадлежности нежесткого ограничения

Поставленная задача (26) – (31) является двухкритериальной задачей дискретной оптимизации большой размерности с нечеткими ограничениями. В связи с NP-трудностью данной задачи для ее решения используются эвристические методы направленного перебора, опирающиеся на экспертные знания.

На рис. 11 приведен пример решения двухкритериальной задачи оптимизации, полученного с помощью описанной модели, при этом использованы следующие обозначения:

× –        решение, полученное методом Петрова – Соколицина;

Δ –        решение, полученное полным перебором при максимальном размере партий деталей;

ο –        решение с минимальным временем выполнения плана производства, но удовлетворяющее не всем ограничениям на ресурсы оборудования (точка А);

♦ –        решения, полученные с помощью метода распространения ограничений с учетом имеющихся ресурсов оборудования при различных разбиениях деталей на партии (точки B, C, D, E).

Рис. 11. Результаты решения задачи составления планов-графиков

В качестве критериев в задаче использованы: минимальное время обработки всех деталей

,        (32)

а также максимальная комфортность производства, т.е. максимальное количество деталей в партиях, что эквивалентно минимальному числу переналадок оборудования

.        (33)

В качестве параметров управления были использованы размеры запускаемых в обработку партий деталей и их последовательность. При этом учитывались ограничения на ресурсы оборудования. При помощи специальной эвристики и алгоритма распространения ограничений с требуемой оперативностью удалось получить Парето-оптимальное подмножество планов-графиков, удовлетворяющих ресурсным ограничениям в полном объеме.

Следует отметить, что при получении Парето-оптимального подмножества планов-графиков окончательный выбор требуемого плана-графика можно поручить эксперту, а можно сделать автоматически с помощью дополнительного условия уступки по параметру .

На примере точек B, C и D можно утверждать, что предложенная модель на оперативном уровне управления позволяет повысить эффективность использования оборудования и сократить время выполнения операций. Своевременное выполнение ОПГП является необходимым условием для своевременного выполнения КППК.

Аналогичным образом формулируется задача оптимизации ОПГП для поточного производства со следующими отличиями в ограничениях:

  • характерной особенностью поточного производства является отсутствие необходимости в планировании производства комплектующих. В результате ограничения по выпуску продукции на оперативном уровне управления поточным производством определяются не КППК, а ГКПП. Таким образом, в поточном производстве стратегический уровень управления напрямую связан с оперативным уровнем управления;
  • в поточных производствах широко используются такие типы оборудования, как емкость и печь, обладающие специфическими ограничениями;
  • между единицами оборудования для поточного производства могут быть заданы различные варианты связи;
  • для многопредметных поточных линий существуют ограничения по переналадке (перевалке) с одного изделия на другое.

Разработанная методика планирования поточного производства прошла опытно-промышленное внедрение в ОАО «Магнитогорский метизно-калибровочный завод «ММК-МЕТИЗ».

В восьмой главе представлены результаты автоматизации управления производством кабельно-проводниковой продукции на примере Рыбинского кабельного завода (ООО «Рыбинсккабель», г. Рыбинск) на базе ERP-системы «Капитал CSE».

В системе «Капитал CSE» на основании распоряжений коммерческой службы формируется главный календарный план производства в виде перечня производственных потребностей. На основании потребностей формируется план производства полуфабрикатов в виде производственных заказов и заказов снабжению. Информация о производственных заказах выгружается из системы «Капитал CSE» в систему «Ortems» для планирования загрузки рабочих центров. Результаты планирования в виде технологических операций, распределенных по рабочим центрам, загружаются из системы «Ortems» обратно в систему «Капитал CSE». В системе «Капитал CSE» на основании сформированного перечня операций последовательно составляются задания сначала старшими, а затем сменными мастерами соответствующих цехов. Сменные задания распечатываются в виде карт-заданий и передаются сменными мастерами рабочим для исполнения. Результаты фактического исполнения сменных заданий заносятся в систему «Капитал CSE» нарядчиками цехов. На основании полученной фактической информации в системе «Капитал CSE» сменные мастера закрывают операции путем установки у них статуса «выполненная», а старшие мастера фиксируют фактическое выполнение производственных заказов путем установки у них статуса «закрытый».

В результате автоматизации в ООО «Рыбинсккабель» (г. Рыбинск) удалось снизить затраты на управление производством на 15% и увеличить количество своевременно выполненных заказов потребителей на 2%.

В девятой главе представлены результаты автоматизации управления прокатным производством на примере стана 250 в Нижнесергинском метизно-металлургическом заводе (ОАО «НСММЗ», г. Ревда) на базе ERP-системы «Капитал CSE».

В систему «Капитал CSE» вводится справочная информация о заготовке и продукции, выпускаемой на стане 250 (класс, профиль, мерная длина и т.д.). Специалист отдела производства загружает актуальные нормативы на переналадку оборудования и выработку продукции. Специалист отдела сбыта загружает предварительный план продаж продукции на следующий планируемый период (месяц). Специалист отдела производства загружает информацию о графике ремонтов и обслуживания оборудования и выполняет функцию формирования плана производства. Специалист отдела сбыта при необходимости вносит корректировки (уточнения) в план продаж, которые согласуются либо отклоняются специалистом отдела производства. Специалист отдела сбыта загружает в оперативный план производства информацию о фактическом выпуске продукции. С учетом факта выпуска продукции, изменения плана продаж, изменения графика ремонтов специалист прокатного цеха выполняет перепланирование оперативного плана производства.

В результате автоматизации управления производством в ОАО «НСММЗ» (г. Ревда) удалось снизить простои стана 250 на 0,3% и обеспечить согласованное перепланирование его работы при многократных изменениях планов по выпуску проката под быстро меняющийся спрос. При этом снижения уровня качества проката по геометрическим и механическим свойствам допущено не было.

Формирование оперативного плана производства для стана 250 в ОАО «НСММЗ» (г. Ревда) осуществляется с учетом ограничений, определяемых техническим обслуживанием и ремонтами оборудования (ТОРО). Бизнес-процессы ТОРО также автоматизированы на базе системы «Капитал CSE», что позволило отделу ремонтов сократить затраты материально-технических ресурсов на 8 % и снизить потребность в трудовых ресурсах на 10 % с учетом погашения дефицита численности оперативного (дежурного) персонала, а также снижения затрат на привлечение сторонних организаций для проведения текущих и капитальных ремонтов.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

  1. Определены современные механизмы управления металлургическими предприятиями, реализующие такие принципы TQM, как ориентация на потребителя, лидерство руководителей, вовлечение работников, процессный подход, системный подход, постоянное улучшение, принятие решений, основанных на фактах.
  2. Для реализации таких принципов TQM, как лидерство руководителей и системный подход, предложена схема иерархии принятия решений металлургического предприятия, включающая три уровня управления (стратегический, тактический и оперативный) и отличающаяся наличием обратных связей между этими уровнями.
  3. Разработан новый алгоритм структурной адаптации, учитывающий дополнительные ограничения, возникающие при переходе на нижележащие уровни управления в иерархии принятия решений, при минимальном отклонении от оптимальных значений показателей качества продукции.
  4. Разработана ERP-система «Капитал CSE» (CSE – Client-Server Edition), позволяющая автоматизировать процесс управления качеством продукции на метизно-металлургических и других промышленных предприятиях. Информационная система реализует такие принципы TQM, как системный подход, процессный подход и принятие решений, основанных на фактах.
  5. Для реализации такого принципа TQM, как вовлечение работников, на основе теории нечетких множеств предложен новый метод построения обобщенного (комплексного) критерия оптимальности, который более адекватно учитывает экспертные оценки значимости частных критериев оптимальности.
  6. Для реализации такого принципа TQM, как ориентация на потребителя, и повышения уровня качества металлопродукции по показателю своевременности поставки разработана математическая модель для формирования оптимального портфеля заказов на стратегическом уровне управления, отличающаяся возможностью учета нечетких ограничений и нескольких критериев оптимальности, в том числе критерия важности потребителей для предприятия.
  7. Для реализации таких принципов TQM, как ориентация на потребителя и постоянное улучшение, и повышения уровня качества металлопродукции по показателям своевременности поставки и сокращения накладных расходов, от которых зависит цена продукции, разработаны математические модели для формирования оптимальных планов производства на тактическом и оперативном уровнях управления, отличающаяся возможностью учета нечеткости критериев оптимальности, в том числе критериев снижения риска срыва плана производства и повышения эффективности использования оборудования при ограничениях, установленных соответственно на стратегическом и тактическом уровнях управления.
  8. ERP-система «Капитал CSE» внедрена в ООО «Рыбинсккабель» (г. Рыбинск) и в ОАО «Нижнесергинский метизно-металлургический завод» (г. Ревда) для стана 250. В результате предприятиям удалось повысить уровень качества выпускаемой метизной продукции по таким показателям, как накладные расходы и своевременность поставки потребителям.

Основное содержание диссертационной работы опубликовано

в монографиях

  1. Управление качеством продукции на современных промышленных предприятиях: монография / С.А. Федосеев, М.Б. Гитман, В.Ю. Столбов, А.В. Вожаков. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. ун-та, 2011. 229 с.
  2. Иерархический анализ социально-экономических систем: подходы, модели, приложения / Коллективная монография под общ. ред. Ю.К. Перского (Ю.К. Перский, Д.Н. Шульц, Е.Е. Жуланов, Катаева Ю.В., С.А. Федосеев и др.). Ч.1. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. ун-та, 2011. 412 с.

в центральных рецензируемых изданиях (до 2006 года):

  1. Гитман М.Б., Трусов П.В., Федосеев С.А. Стохастическая оптимизация процессов обработки металлов давлением // Изв. РАН, Металлы. 1996. № 3. С. 72–76.
  2. Gitman M.B., Trusov P.V., Fedoseev S.A. On the stochastic optimization problems of plastic metal-working processes // Journal of mathematical sciences. New York, 1997. Vol. 84, No. 3. P. 1109–1112.
  3. Gitman M.B., Trusov P.V., Fedoseev S.A. On the stochastic optimization problems of plastic metal working processes under stochastic initial conditions // Korean J. Comput. and Appl. Math. 1999. Vol. 6, No. 1. P. 111–125.
  4. Гитман М.Б., Трусов П.В., Федосеев С.А. Оптимизация процессов переработки материалов с доопределением неизвестных начальных характеристик // Инженерно-физический журнал. Международный научно-технический журнал. 2000. Т. 73, № 3. С. 627–636.
  5. Gitman M.B., Trusov P.V., Fedoseev S.A. On optimization of metal forming with adaptable characteristics // Journal of Applied Mathematics and Computing. 2000. Vol. 7, No. 2. P. 387–396.

в изданиях, входящих в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук»:

  1. Столбов В.Ю., Федосеев С.А. Модель интеллектуальной системы управления производством // Проблемы управления/Control Sciences. 2006. № 5. С. 36–39.
  2. Столбов В.Ю., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Устойчивость структурной модели управления производственными системами // Проблемы управления/Control Sciences. 2007. № 5. С. 44–47.
  3. Жирнов В.И., Федосеев С.А., Агарков А.И. Модель управления заказами в рамках единой информационной системы предприятия// Проблемы управления/Control Sciences. 2007. № 6. С. 57–63.
  4. Федосеев С.А., Вожаков А.В., Гитман М.Б. Модель календарного планирования производства с нечеткими целями и ограничениями // Системы управления и информационные технологии. 2009. № 3. С. 21–24.
  5. С.А. Федосеев, А.В. Вожаков, М.Б. Гитман. Модель оптимального планирования производства на тактическом уровне с нечеткими ограничениями и критериями // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2009. № 4. С. 57–64.
  6. Федосеев С.А., Вожаков А.В., Гитман М.Б. Управление производством на тактическом уровне планирования в условиях нечеткой исходной информации // Проблемы управления/Control Sciences. 2009. № 5. С. 36–43.
  7. Федосеев С.А. Управление производством как механизм повышения качества продукции // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2010. № 2 (30). С. 56–60.
  8. Вожаков А.В., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Комплексное оценивание при выборе оптимального плана производства на тактическом уровне с учетом нечетких критериев и ограничений // Управление большими системами: сборник трудов (электронный журнал). 2010. Вып. 30. С. 164–179.
  9. Федосеев С.А., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Современные механизмы и инструменты управления большими производственными системами // Управление большими системами: сборник трудов (электронный журнал). 2010. Вып. 31. С. 323–352.
  10. Федосеев С.А., Беляев А.А. Роль процессов планирования производства в обеспечении качества продукции // Вести высших учебных заведений Черноземья. 2010. № 4 (22). С. 61–65.
  11. Елисеев А.С., Федосеев С.А., Гитман М.Б. К вопросу об устойчивости системы контроля качества на предприятии // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2011. № 2 (34). С. 34–36.
  12. Федосеев С.А., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Математические модели управления качеством продукции на этапе планирования производства // Проблемы управления/Control Sciences. 2011. № 4. С. 60–67.
  13. Федосеев С.А., Киров А.Н. Эффективность автоматизации управления техническим обслуживанием и ремонтами оборудования на металлургическом предприятии  // Черные металлы. 2011. Спец. выпуск № 6. С. 78–81.
  14. Федосеев С.А. Методы реализации принципов TQM на метизно-металлургическом предприятии // Век качества. 2011. № 4. С. 42–44.
  15. Федосеев С.А., Елисеев А.С. Устойчивость и экономичность системы контроля качества продукции // В мире научных открытий. 2011. №12. С. 17-27.

в других изданиях:

  1. Гитман М.Б., Трусов П.В., Федосеев С.А. Оценка усилия деформирования в процессе осадки сплошного цилиндра при учете разброса физико-механических свойств материала и качества смазки // Математическое моделирование систем и явлений: сб. науч. тр. Самара, 1995. С. 30–35.
  2. Гитман М.Б., Федосеев С.А, Гуревич Е.И. Определение рациональных режимов процесса волочения при стохастическом распределении параметров // Вестник ПГТУ. Технологическая механика. 1996. № 2. С. 72–81.
  3. Гитман М.Б., Трусов П.В., Федосеев С.А. Выбор рациональных режимов для процессов пластического деформирования металлов в условиях стохастического распределения начальных параметров // Применение математического моделирования для решения задач в науке и технике. Ижевск, 1996. С. 188–195.
  4. Федосеев С.А. Рациональные режимы процесса точной штамповки валов со шлицами // Вестник ПГТУ. Ракетная и авиационная техника: межвуз. сб.; Пермь, Перм. гос. техн. ун-т, 1997. № 1. С. 93–97.
  5. Столбов В.Ю., Клюев А.В., Федосеев С.А. Концепция построения информационной системы управления предприятием // Теор. и прикл. аспекты  инф. технологий. Сб-к науч. тр. ГосНИИУМС. Пермь, 2005. Вып. 54. С. 179–190.
  6. Столбов В.Ю., Клюев А.В., Федосеев С.А. Модель информационной системы поддержки принятия управленческих решений на предприятии с дискретным производством // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе: тр. XXXII Междунар. конф. IT-S&E’05, Украина, Гурзуф, 2005 г. М., 2005. С. 65–67.
  7. Столбов В.Ю., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Структурная модель системы управления дискретным производством // Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании: тр. 2-й Междунар. науч.-техн. конф. «Инфоком-2», Ставрополь, 24-28 апреля, 2006 г. Ставрополь, 2006. Ч.II. С. 189–193.
  8. Столбов В.Ю., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Применение принципа максимума информационной энтропии при моделировании сложных иерархических систем // Материалы XXXIV Междунар. конференции IT+S&E’07, Украина, Крым, Ялта–Гурзуф, 20-30 мая, 2007 г. Запорожье, 2007. С. 35–38.
  9. Федосеев С.А., Столбов В.Ю., Гитман М.Б. Структурная устойчивость модели управления организационными системами // Системы управления эволюцией организации: тр. 7-й Междунар. конф. CSOE’2008, Италия, Риччионе, 7-11 апреля 2008 г. Воронеж, 2008. С. 183–187.
  10. Федосеев С.А., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Программное обеспечение систем управления производством в условиях нечеткости исходной информации // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD’08: тр. 2-й Междунар. конф., Россия, Москва, 1-3 октября 2008 г. М.: Изд-во ИПУ РАН, 2008. С. 265–277.
  11. Ахунова М.В., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Устойчивость управления предприятием // Управление большими системами: сб. тр. VI Всерос. школы-семинара молодых ученых. Т1. Ижевск: Бон Анца, 2009. С. 49–56.
  12. Федосеев С.А., Вожаков А.В., Гитман М.Б. Тактическое планирование производства при нечетких целях и ограничениях // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2009. С. 237–243.
  13. Вожаков А.В., Федосеев С.А., Гитман М.Б. План-график производства при нечетких целях и ограничениях // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе: материалы XXXVI Междунар. конф. IT+SE’09, Ялта–Гурзуф, 20–30 мая, 2009 г. М., 2009. С. 288–289.
  14. Федосеев С.А., Жирнов В.И. Интеллектуальные элементы дальновидной адаптации // Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. № 4. С. 181–187.
  15. Федосеев С.А. Информатизация как механизм повышения качества производства // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. С. 261–264.
  16. Федосеев С.А., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Управление производственными системами: современные механизмы и инструменты // Управление большими системами: тр. VII Всерос. школы-конф., Пермь, 27-29 мая, 2010 г. Т. 1. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. С. 146–165.
  17. Ахунова М.В., Гитман М.Б., Федосеев С.А. К вопросу устойчивости планирования производства // Управление большими системами: тр. VII Всерос. школы-конф., Пермь, 27-29 мая, 2010 г. Т. 2. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. С. 16–22.
  18. Федосеев С.А., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Управление качеством продукции за счет оптимального планирования производства // Управление большими системами: материалы VIII Всерос. школы-конф. молодых ученых. Магнитогорск: Изд-во Магнитогор. гос. техн. ун-та, 2011. С.350–354.
  19. Вожаков А.В., Евстратов С.Н., Федосеев С.А. Принятие решений при операционном планировании производства с учетом требований потребителей // Теория активных систем: тр. Междунар. науч.-практ. конф. «Управление большими системами-2011», Москва, 14-16 ноября, 2011 г. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2011. С. 119-123.

в свидетельствах о государственной регистрации программ для ЭВМ:

  1. Дубинский А.В., Клюев А.В., Федосеев С.А., Шишляев В.В. Система управления финансово-хозяйственной деятельностью предприятия «Капитал CSE»: Свид. об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2002611110 Рос. Федерация; заявка № 2002610420 от 22.03.2002.
  2. Вожаков А.В., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Автоматизированная система планирования производства и оптимизации: Свид. о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615956 Рос. Федерация; заявка № 2011614136 от 06.06.2011.
  3. Жирнов В.И., Столбов В.Ю., Федосеев С.А. Программный комплекс формирования объемного плана производства: Свид. о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615957 Рос. Федерация; заявка № 2011614137 от 06.06.2011.



© 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.