автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация оперативного планирования мелкосерийного машиностроительного производства

На правах рукописи

Сф-

БАРАНОВ АНДРЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ МЕЛКОСЕРИЙНОГО МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 0 ЯНВ 2077

Владимир -2010

004619544

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении

высшего профессионального образования "Костромской государственный университет имени Н.А. Некрасова"

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Денисов Артем Руфимович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Денисенко Владимир Иванович

доктор технических наук, доцент Александров Дмитрий Владимирович

Ведущая организация Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования "Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Соловьева"

Защита диссертации состоится " 26 " января 2011 г. в 1400 на заседании диссертационного совета Д.212.025.01 Владимирского государственного университета по адресу. 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Владимирского государственного университета. Автореферат диссертации размещен на сайте университета www.vlsu.ru

Автореферат разослан " 23 " декабря 2010 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу совета университета: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ученому секретарю диссертационного совета Д.212.025.01.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор "у7 Макаров Р.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

В условиях конкурентного, клиентоориентированного рынка доминирующей тенденцией развития машиностроительного производства является переход к мелко- и среднесерийности, что обусловлено необходимостью удовлетворения варьируемых требований потребителей конечной продукции. При этом перед предприятиями остро встает проблема сокращения сроков вывода продукции на рынок, что может быть достигнуто совершенствованием методов управления путём повышения степени их автоматизации.

В современной системе управления предприятием принято выделять четыре уровня автоматизации: уровень бизнес-логики (ERP-системы), уровень оперативного управления производством (MES-, БАМ- и APS-системы), уровень управления технологическими процессами (АСУ ТП) и уровень технологических процессов (промышленные контроллеры, оборудование с ЧПУ). При этом в условиях мелкосерийности уровень оперативного управления связан с решением наиболее значимых задач для данного типа производства. Одной из таких задач является оперативно-производственное планирование (ОПП), которое оказывает значительное влияние на основные показатели функционирования производственно-технологической системы. Без высокоэффективной системы ОПП невозможно управлять технологическими процессами адекватно запросам потребителя по срокам и объемам выпускаемой продукции.

Значительный вклад в решение проблем автоматизации ОПП внесли отечественные и зарубежные учёные и специалисты: В.И. Аверченков, Г.К. Го-ранский, P.P. Загидуллин, Н.М. Капустин, A.B. Костров, Р.И. Макаров, С.П. Митрофанов, В.В. Павлов, В.А. Петров, А.Н. Соколов, Ю.М. Соломенцев, Б.Ф.Фомин, Е.Б. Фролов, М. Амен, Н. Бойсен, Т.Е. Воллман, К.Д. Грай, Р. Гуд-феллоу, Д.В. Ландватер, П. Мертенс и др.

Однако, проведенный анализ показал, что применяемые в настоящее время в АСУП / АСТПП методы ОПП не учитывают ряд существенных для мелкосерийного производства факторов, в частности, возможные простои технологического оборудования, непроизводственные задержки, имеющиеся объемы незавершенного производства и т.п. Указанные ограничения резко снижают эффективность АСУП / АСТПП, поэтому актуальной становится задача совершенствования автоматизированных методов.

Цель работы: сокращение сроков подготовки мелкосерийного машиностроительного производства за счет рационального выбора математического и информационного обеспечений автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования.

Задачи:

1. Определить место подсистемы ОПП в интегрированной автоматизированной (корпоративной) системе управления мелкосерийным машиностроительным производством.

2. Выбрать целесообразные формализованные методы построения автоматизированной подсистемы ОПП как компоненты интегрированной автоматизированной системы управления мелкосерийным машиностроительным производством.

3. Синтезировать инфологическую модель (структуру базы данных) автоматизированной подсистемы ОПП, обеспечивающей эффективную организацию и ведение соответствующего информационного обеспечения.

4. Разработать математическое обеспечение подсистемы ОПП, позволяющее реализовать адекватное математическое описание и моделирование работы производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства с целью построения эффективных (по заданному критерию) оперативных планов.

5. Разработать программное обеспечение подсистемы ОПП и провести ее опытную эксплуатацию на машиностроительных предприятиях.

Объектом исследования является машиностроительное предприятие с мелкосерийным типом производства.

Предмет исследования - методы и средства автоматизации ОПП.

Методы исследования: Для решения указанных задач использовались методы теории множеств, теории организации производства, теории расписаний, теории графов, теории систем массового обслуживания, эволюционные алгоритмы, методы имитационного моделирования, методы анализа иерархий. При проектировании подсистемы ОПП использовались стандарты и методологии CALS, UML, IDEFO, IDEF1X, IDEF3.

Научная новизна работы:

1. На основе сопоставительного анализа существующих подходов к построению интегрированных АСУП и их практических реализаций определено место автоматизированной подсистемы ОПП применительно к условиям мелкосерийного машиностроительного производства.

2. Построена аналитическая модель функционирования автоматизированной подсистемы ОПП в виде многомерной нелинейной задачи оптимизации с ограничениями, отражающими особенности организации технологических процессов в мелкосерийном машиностроительном производстве.

3. Синтезирована структура информационного обеспечения автоматизированной подсистемы ОПП, обеспечивающая формирование близких к оптимальным оперативно-производственных планов в условиях мелкосерийного машиностроительного производства.

4. На основе аппарата сетей Петри разработана математическая модель, позволяющая осуществлять имитационное моделирование функционирования производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства.

5. На основе теории эволюционной оптимизации разработано математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированной подсистемы ОПП, позволяющее формировать близкие к оптимальным оперативные планы работы производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства.

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследований легли в основу реальных алгоритмов, методик и средств автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования мелкосерийного машиностроительного производства. В частности, практическим результатом диссертации является реализованные программный модуль и база данных «"Синтез технологических маршрутов" интегрированной системы кон-структорско-технологической подготовки машиностроительного производства», что подтверждается соответствующими свидетельствами о государственной регистрации №2009613086 и №2009620328.

Основные результаты диссертации, полученные автором при выполнении исследований, прошли проверку в условиях опытно-промышленной эксплуатации на предприятиях Костромской завод деревообрабатывающих станков ООО «КОДОС-Станкоагрегат» и ОАО Костромской калориферный завод. В результате проверки была подтверждена эффективность использования предлагаемых методических подходов и моделей, что подтверждено соответствующим актом внедрения.

Апробация работы и внедрение результатов исследования. Основные положения и отдельные результаты исследования докладывались и обсуждались на: Международной практической конференции (Прага, 2008); Международной научно-технической конференции "Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона" (Кострома, 2008); Международной научно-практической конференции "Теоретические знания - в практические дела" (Омск, 2008); Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых (Санкт-Петербург, 2008); Всероссийской научно-практической конференции "Системы промышленного и информационного сервиса" (Кострома, 2008); семинарах ВлГУ (2008, 2010) и КГУ им. H.A. Некрасова (2008 - 2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, в том числе 2 - в изданиях по перечню ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа объемом 131 е., состоит из введения, четырех глав, выводов, списка использованных источников, приложения и содержит 51 таблицу и 45 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, определены цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проведен анализ основных подходов к созданию автоматизированных систем управления мелкосерийным машиностроительным производством. Данный тип производства становится основным для большинства отечественных машиностроительных предприятий, что обусловлено необходимостью удовлетворения варьируемых требований потребителей конечной продукции. Существующий клиентоориентированный рынок требует от производителей обеспечивать информационный контакт с потребителем, высокое ка-

чество продукции, реагировать на потребительский спрос и обеспечивать минимальные сроки поставок готовой продукции. В соответствии с этими задачами, производство должно обладать: высокой гибкостью, высокопроизводительным оборудованием, усовершенствованной системой управления, автоматизацией производственных, управленческих, дополнительных процессов, а также рационально использовать средства производства.

Проведенный анализ показал, что в условиях мелкосерийности интегрированная автоматизированная система управления производством и технологическими процессами (АСУП / АСТПП) должна иметь трехзвенную архитектуру (рис. 1), центральное место в которой занимает автоматизированная подсистема оперативно-производственного планирования (рис. 2) - APS-система (Advanced Planning & Scheduling - системы оптимизационного планирования производства).

Рисунок 1 - Трехзвенная схема системы планирования на предприятии

объемы

незавершенного производства

Рисунок 2 - Функциональная модель работы АС ОПП

Вторая глава посвящена формальному описанию принципов работы автоматизированной подсистемы ОПП мелкосерийного машиностроительного производства. В общем виде задачу, решаемую данной подсистемой, можно представить:

V/ = ({Отщ.Кш)^, [(ТПЦ,КПЯ0)I ] = ЦПЛ\}

К ш, (1)

где втп, - сетевой план ТП изготовления 1 изделия; Koл¡ - размер партии для I изделия; ПЛ - множество ПЛ предприятия. ТПу - маршрут обработки 1 изделия на] ПЛ; Кпл,| - объем выпуска I изделий на] ПЛ:

V/ = 1,|0|

^

Кол{ = ^JCwijj

¡'\\»л\

(2)

По результатам оперативного планирования определяется загрузка ПЛ:

з,={(д.,m,,| =qôj}| j=q^j (з)

Качество решения задачи ОПП должно осуществляться через оценку эффективности применения соответствующей подсистемы. Формальная модель эффективности автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования может быть представлена в виде:

3 = /(s,t,a,R,L), (4)

где Э - эффективность автоматизированной подсистемы; seS - множество способов представления маршрута обработки; teT - множество методов оценки времени работы производственной системы; аеА - множество алгоритмов планирования; R - множество требований; L - множество ограничений.

При решении задачи ОПП необходимо учитывать специфику организации производственного процесса, заданную множеством ограничений L (характеристика объекта и средств производства) с учетом требований R.

Наличие иерархической зависимости критериев (ограничений и требований) обусловливает использование метода анализа иерархий (МАИ) для определения наилучшей альтернативы из соответствующих множеств способов представления маршрута обработки, методов оценки времени работы производственной системы, алгоритмов планирования. Анализ оценок ведущих специалистов технологов костромских машиностроительных предприятий позволил рассчитать важность (приоритеты) критериев, из которых наибольший приоритет имеют: время планирования, адекватность, гибкость, тип производства, серийность и номенклатура.

Анализ и выбор оптимальных альтернатив из множеств S, Т, А проводился методами Непосредственной оценки, QFD и ELECTRE, которые в результате привели к однозначному определению оптимальных вариантов. Наиболее предпочтительным способом представления маршрута обработки является сетевой план (рис. 3), методом оценки времени работы - имитационное

моделирование, алгоритмом планирования - гибридный (на основе эволюционных алгоритмов).

Анализ представленных на рынке APS-систем (Zenith SPPS, ORTEMS Production Scheduler, PolyPlan, "Фобос" и др.) показал, что на сегодняшний день не существует систем, способных решать задачи ОПП с учетом выявленных требований, соответственно данные системы не могут эффективно использованы в условиях мелкосерийного производства.

Третья глава посвящена вопросам создания информационного и алгоритмического обеспечения автоматизированной подсистемы ОПП.

Математическая модель объекта производства (детали) может быть представлена, как:

d, ={Ki„T„K„TIJl,OC)\ d, б Д/=4о}, (5)

где D - множество всех деталей, выпускаемых на предприятии; ТП, - описание ТП изготовления детали dj; KJIj - класс изделия; Т; - тип изделия; ОС; - общие сведения (Наименование, Обозначение, Размеры и т.д.); К; - множество компонент изделия d,:

= (б)

где Кш - количество компонент изделия; КИЦ - компонент изделия.

Описание ТП, представленного в виде графа ТП, описывается как:

где TO,j - множество, определяющее j-ю технологическую операцию обработки i-ro изделия:

ТО,=(Мах,Мт,Доп) ^

где Мах - максимальное время обработки; Min - минимальное время обработки; Доп - дополнительные сведения.

JD-ХзХ

Фрезерная Сверлильная

Составленные маршруты: 1-»2-»3->4->5-»6->7; 1-»2->4->3->5->6-»7; 1->2->4-»5->3->6-»7; 1 —>4—>2—>3—>5—>6->7; 1-»4->2->5->3->6-»7; 1->4->5->2->3->6->-7. Рисунок 3 - Сетевой план ТП изготовления корпусной детали

Применение сетевого плана ТП (рис. 3) позволяет повысить гибкость производственной системы: маршрут обработки будет формироваться применительно к существующим в данный момент производственным условиям.

Использование имитационного моделирования в качестве метода оценки времени работы производственной системы обусловило построение модели производственного участка на основе математического аппарата сетей Петри.

В этом случае модель производственного участка (ПУ) (рис. 4) можно представить как:

ПУ = (ПЛ,00) ^

где ПЛ - множество производственных линий на предприятии, 00 - множество организационных операций.

Так множество ПЛ задается следующим отношением:

пл = (пл,\1 = \,клл)

(10)

ПЛ,

где К - количество производственных линий на предприятии, ПЛ; - множество, представляющее 1 производственную линию:

' \ * 1 '/, (11) где Кпл' - количество 00 на ¡-й производственной линии; 00и - _)'-я организационная операция ¡-й ПЛ;

Промежуточные накопители

Начальный накопитель

Конечный накопител ь

(Рабочие места, предназначенные для выполнения одной организационной операции

- Пустой накопитель

■ Накопитель, содержащий детали

О -Свободный станок (рабочее место) О - Станок (рабочее место),

на котором выполняется операция

Рисунок 4 - Пример сети Петри для производственной линии

Используемая для текущего производства ПЛ определяется как обрабатывающая линия (ОЛ). Множество обрабатывающих линий определяется как:

где К°л - количество обрабатывающих линий, ОЛ1 - множество, представляющее >ю ОЛ:

ОЛ,={Об13ПЛ,р = Щ (13)

где Об, - объем ОЛ, ГШ - соответствующая ПЛ для ¡-й ОЛ.

При создании информационных моделей необходимо учитывать, что современные способы организации производственного процесса подразумевают возможность закрепления на одном рабочем месте ПЛ нескольких видов оборудования. При этом выполняемые на данном рабочем месте технологические операции (ТО) объединяются в одну организационную (00). Такое объединение возможно, если в маршрутном описании ТП не существует ТО, обрабатываемых на другом рабочем месте и транзитивно связанных с объединяемыми операциями. Множество организационных операций представляется как:

оо=(оо1\1 = \,\к00^

(14)

ом уча

00, - множество, представляющее i-ю организационную операцию:

где К00 - количество организационных операций на производственном участке;

00, = (Общ,Крм,Кзаг,TOj | j = 1,1/Г

> 0^)

где Общ - общая информация об организационной линии (возможность изго-товляения изделий различного типа, оборудование); Крм - количество рабочих мест; Кзаг - количество одновременно обрабатываемых заготовок;

КТ0

- количество ТО для данной 00; TOj - множество, представляющее j-ю технологическую операцию i-й организационной операции.

Транспортировка между организационными линиями определяется отношением:

TP, = {001,002, Доп, Min, Мк)|/=1,|Л'"'| ^

где Ктр - количество отношений между 00; 001,002 - организационные операции, между которыми происходит транспортировка; Доп - допустимость транспортировки; Min - минимальное время транспортировки; Мах - максимальное время транспортировки.

В результате решения задачи ОПП происходит объединение моделей объекта и средств производства посредством двух классов Партия (группы изделий соответствующего объема и маршрута обработки на каждой ПЛ) и Место обработки (соответствие выполнения ТО изделия на 00 ПЛ). Структура классов автоматизированной системы ОПП представлена на рисунке 5.

Как ранее было выявлено, что в условиях мелкосерийного машиностроительного производства целесообразно использовать гибридные алгоритмы формирования оперативных планов, сочетающих эволюционный алгоритм и другие методы поиска, для уменьшения вычислительной сложности.

Рисунок5-Структура классов автоматизированной системы оперативно-производственного планирования мелкосерийного производства

В результате анализа возможных критериев оптимизации производственных планов (рис. 6) был выбран критерий "минимизация времени производственного цикла":

мт ; (17)

где Т(3]) - время работы ^ой ПЛ при выполнении заданных объемов выпуска.

Гибридный алгоритм для нахождения близких к оптимальным оперативно-производственных планов (рис. 7) имеет следующую структуру:

Шаги 1 и 2 являются реализацией метода "ветвей и границ" для отсечения заведомо неверных решений:

Рисунок 6 - Критерии оптимизации

Шаг 1. Определение соответствий (выполнимости) технологических операций изготовления изделий и организационных операций производственных линий. В результате выполнения этого шага для каждого сочетания «тип изделия - ГШ» формируется матрица выполнимости.

Шаг 2. Определение всех возможных вариантов изготовления изделий (рис. 8). На данном этапе на основе матриц выполнимости формируются все варианты изготовления изделий на каждой ПЛ. Каждый вариант проверяется на возможность его выполнения по алгоритму, в соответствии с которым для сетевого плана ТП и структуры ПЛ формируются матрицы достижимости Мтп и Мил, где:

М,=

О, если вершина анализируемого графа достижима из вершины а,

в противном случае

Далее формируется результирующая матрица Мр:

Мрч = Мтпй -Мплв -Мтпи -Мпл^ -(Мтпц @ Мпл^.)

(18) (19)

Рисунок 7- Гибридный алгоритм формирования оперативных планов

Рисунок 8-Алгоритм формирования возможных вариантов изготовления изделий

Маршрут 1—>2—>3->4—>5->6->7

Мтп

Мпл

Мр

1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7

1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

2 1 1 0 0 0 0 0 2 1 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0

3 1 1 1 0 0 0 0 3 1 I 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0

4 1 1 1 1 0 0 0 4 1 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0

5 1 1 1 1 1 0 0 5 1 1 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0

6 1 1 1 1 1 1 0 6 1 1 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0

7 1 1 ] 1 1 1 1 7 1 1 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0

Маршрут 1-»4-»2-»3->5-»6-»7

Мтп

Мпл

Мр

1 4 2 3 5 6 7 1 4 2 3 5 6 7 1 4 2 3 5 6 7

1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ООО

4 1 1 0 0 0 0 0 4 1 0 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 ООО

2 1 1 1 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 0 2 0 I 0 0 ООО

3 1 1 1 1 0 0 0 3 1 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 ООО

5 1 1 1 1 1 0 0 5 1 0 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 ООО

6 1 1 1 1 1 1 0 6 1 0 1 0 0 0 0 6 0 0 0 0 ООО

7 1 1 1 1 I 1 1 7 1 0 1 0 0 0 0 7 0 0 0 0 ООО

Рисунок 9 Примеры анализа применимости маршрутов обработки для ПЛ

Если полученная матрица является «нулевой», то анализируемый маршрут обработки выполним на данной ПЛ, в противном случае - невыполним. Результаты анализа маршрутов 1-»2-»3->4-»5-»6-»7 и 1 —>4—>2—>3—>5—>6—>7 (рис. 3) на соответствие ПЛ (рис. 4) представлены на рисунке 9.

Если какой-либо из анализируемых вариантов не может быть выполнен, то он удаляется. При этом все оставшиеся варианты получают собственные идентификаторы.

Шаги 3,4,5 являются реализацией эволюционного алгоритма: Шаг 3. Первоначальное формирование особей эволюционного алгоритма. На данном этапе случайным образом формируются несколько различных особей (вариантов распределения изделий по ПЛ), где каждая особь имеет вид (рис. 10).

Линия 1 Линия 2 ... Линия М

№ варианта Кол-во № варианта Кол-во № варианта Кол-во

Изделие 1

Изделие 2

Изделие N

Изделие X - вид обрабатываемого изделия; Линия X - производственная линия, на которой будет осуществляться обработка; № варианта - возможный вариант маршрутного описания технологического процесса изготовления изделия; Кол-во - объем партии изделия для производственной линии.

Рисунок 10 - Структура хромосомы особи балансировки производственной линии

При этом учитывается, что часть генов особей не будет использоваться вследствие невозможности изготовления некоторых изделий на отдельных производственных линиях.

Шаг 4. Циклическое улучшение полученных популяций методом эволюционной оптимизации. При выполнении данного этапа применяются следующие виды мутаций:

• мутация 1 - изменение варианта изготовления одного типа изделия на одной ПЛ;

• мутация 2 — перемещение одного изделия с одной ПЛ на другую, при этом проверяется возможность такого перемещения;

• кроссинговер - обмен между двумя особями распределениями одного типа изделия по ПЛ.

Шаг 5. Отбор особей. Для каждого расписания (особи) вычисляется значение фитнесс (йШезэ) функции с использованием имитационного моделирования. В новую популяцию отбираются только те родительские особи и потомки с лучшими значениями фитнесс функции. При этом из особей имеющих схожий генотип остается только одна, а другие уничтожаются. Недопустимые распределения изделий по производственным линиям также удаляются. Мощность популяции остается неизменной при помощи усечения наихудших особей, или созданием новых особей.

Результатом работы алгоритма является множество особей, имеющие наилучшее значение функции приспособленности, а, следовательно, характеризует оптимальное или близкое к оптимальному распределение изделий по выбранному критерию оценки.

В четвертой главе представлены результаты опытной эксплуатации подсистемы программного модуля и базы данных: "Синтез технологических маршрутов" интегрированной системы конструкторско-технологической подготовки машиностроительного производства (свидетельства №2009613086 и №2009620328) в условиях машиностроительных предприятий Костромской области. В результате были получены модели производственных участков ОАО «КОДОС-Станкоагрегат» и ОАО «Костромской калориферный завод» и составлены квазиоптимальные расписания по критерию "наименьшая длительность производственного цикла". Лицу, принимающему решение, предоставляется несколько наилучших расписаний с расчетом их основных параметров и наглядного представления посредством диаграмм Гантта (рис. 11). Эксперименты показали адекватность составления расписаний, возможность определения узких мест и расчета основных параметров производственной структуры.

Диаграмма Гантта

Покрасочный 2 Сверлильный 2 фрезерный 2 Токарный 3 Покрасочный 1 Заточный 1 Сверлильный 1 Фрезерный 1 Токарный 2 Токарный 1

0 0:16:40 0:33:20 0:50:00 1:06:40 1:23:20 1:40:00 1:56:40 2:13:20 2:30:00 2:46:40 3 03:20 3:20:00 3:36:40

Рнсунок 11 - Диаграмма Гантта загруженности станков по времени расписания

Для оценки эффективности алгоритма был проведен вычислительный эксперимент, который показал, что моделирование работы ПЛ в течение одной смены 8 ч. в среднем занимает 3,118 с. Также в результате экспериментов было выявлено, что для решения поставленной задачи чаще всего достаточно 700 циклов эволюционного алгоритма. Таким образом, будет синтезировано оптимальное расписание за 2,43 ч. Следовательно, время оперативно-производственного планирования работы ПЛ на предприятии (3 смены по 8 ч.) составит 7,29 ч. Это является достаточным условием для подтверждения эффективности использования данного алгоритма.

н I I ■ I I П1 I I I I I т :■ II ■ ■ м ■

омаваншпп

■ I I I ■ 11111 Я I II I I I ■

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Показано, что в условиях мелкосерийного машиностроительного производства целесообразно использовать трехзвенную (ERP-APS-MES) схему, в которой подсистема ОПП (APS) выступает самостоятельным компонентом (структурная оптимизация).

2. Сформирована модель оптимизации ОПП в виде общей задачи нелинейного программирования, в которой ограничения отражают особенности организации мелкосерийного машиностроительного производства (параметрическая оптимизация).

3. Установлено, что в условиях мелкосерийного машиностроительного производства при автоматизации ОПП необходимо учитывать следующие основополагающие факторы: способ представления маршрута обработки - сетевой план технологических операций; метод моделирования работы ПУ - имитационное моделирование с использованием аппарата сетей Петри; алгоритм формирования оперативных планов -гибридный (на основе эволюционных алгоритмов).

4. Разработана инфологическая модель - основа информационного обеспечения автоматизированной подсистемы ОПП, учитывающая особенности организации мелкосерийного машиностроительного производства.

5. Разработано математическое обеспечение, включая имитационную модель работы производственных участков на основе математического аппарата сетей Петри и гибридный алгоритм формирования близких к оптимальным оперативных планов, использование которого при создании автоматизированной подсистемы ОПП позволит значительно сократить сроки подготовки мелкосерийного машиностроительного производства.

6. Результаты работы использованы на предприятиях ООО «КОДОС-Станкоагрегат» и ОАО «Костромской калориферный завод», что подтверждено соответствующими актами.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

/. Баранов A.A. Имитационное моделирование работы производственных линий многономенклатурного машиностроительного производства / A.A. Баранов, А.Р. Денисов, М.Г. Левин // Научно-технический вестник СПБГУ ИТМО. - Выпуск 57. Мехатроника, технологии, системы автоматизированного проектирования. - 2008. - Сентябрь-октябрь. - С. 22-28. (объем 0,44 п.л.; авторский вклад 0,15 п.л.)

2. Баранов A.A. Подсистема имитационного моделирования работы производственных линий / A.A. Баранов, А.Р. Денисов, М.Г. Левин // Управление большими системами. -2008. - Вып. 21. - С. 173-185. (объем 0,81 пл.; авторский вклад 0,27 п.л.)

Результаты исследования были использованы при написании четвертой главы «Повышение гибкости производства. Подсистема календарного планиро-

вания» монографии: Денисов А.Р. Автоматизация конструкторско-технологической подготовки производства. Системный подход: монография / А.Р. Денисов, М.Г. Левин. - Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2008. - С. 98-123с.

Прочие публикации

3. Баранов, A.A. Анализ подходов к оперативному и календарному планированию / A.A. Баранов // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова. - 2008. -Т.14, № 2. - С. 64-66. (объем 0,19 п.л.; авторский вклад 0,19 пл.)

4. Баранов, A.A. Выбор модели СМО для производственного участка мелко- и среднесерийного производства / A.A. Баранов // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова. - 2009. - Т. 15, № 1. - С. 21-23. (объем 0,19 пл.; авторский вклад 0,19 пл.)

5. Баранов, A.A. Имитационное моделирование работы производственных линий швейного производства / A.A. Баранов // Теоретические знания -в практические дела: сборник науч. статей международ, науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых исследователей (секция «Информационные технологии и математические модели в производстве»): в 5 ч. - 4.4. — Омск: филиал ГОУ ВПО «РосЗИТЛП» в г. Омске, 2008. - С. 18-21. (объем 0,25 пл.; авторский вклад 0,25 пл.)

6. Баранов, A.A. Имитационное моделирование работы производственных линий многономенклатурного машиностроительного производства / A.A. Баранов, А.Р. Денисов // Сборник тезисов V Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - С. 330. (объем

0.06 пл.; авторский вклад 0,03 пл.)

7. Баранов A.A. Метод автоматизированного календарного планирования / A.A. Баранов А.Р. Денисов, // Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона «Лен-2008»: сб. трудов Меж-дунар. научно-техн. конф. - Кострома: КГТУ, 2008. - С. 155. (объем 0,06 пл.; авторский вклад 0,03 пл.)

8. Денисов А.Р., Левин М.Г., Баранов A.A. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2009620328 «База данных для модуля "Синтез технологических маршрутов" интегрированной системы конструктор-ско-технологической подготовки машиностроительного производства».

9. Денисов А.Р., Левин М.Г., Баранов A.A. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009613086 «Модуль "Синтез технологических маршрутов" интегрированной системы конструкторско-технологической подготовки машиностроительного производства».

10. Денисов А.Р. Имитационное моделирование работы производственных линий многономенклатурного машиностроительного производства / А.Р. Денисов, A.A. Баранов // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова. - 2007. - Т. 13. - №

1. - С. 66-69. (объем 0,25 пл.; авторский вклад 0,13 пл.)

11. Денисов А.Р. Классификация подходов к решению задачи календарного планирования / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова. - 2008. - Т.14. - № 1. - С. 20-22. (объем 0,19 пл.; авторский вклад 0,09 пл.)

12. Денисов А.Р. Алгоритм балансировки производственных линий / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Materiâly IV mezinârodni vëdechko-praktikâ conférence "Vëda: teorie a praxe - 2008". - Dil 13. Technické vëdy. Moderni infor-macni technologie. - Praha: Publishing House "Education and Science", 2008. - P. 71-75. (объем 0,31 пл.; авторский вклад 0,16 пл.)

13. Денисов А.Р. Структуры данных подсистемы балансировки производственных линий / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Системы промышленного и информационного сервиса (инфраструктура, объекты, процессы): материалы Всерос. науч.-практ. конф.- Кострома: КГУ им. Н.А. Некрасова, 2008. - С. 167171. (объем 0,31 пл.; авторский вклад 0,16 пл.)

14. Денисов А.Р. Анализ эффективности использования модуля "Синтез технологических маршрутов" на среднесерийном машиностроительном предприятии / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова, 2010. - Т.16, № 1. - С. 27-29. (объем 0,19 пл.; авторский вклад 0,09 пл.)

15. Баранов А.А. Определение оптимальных параметров автоматизированной системы оперативного планирования мелкосерийного машиностроительного производства / А.А. Баранов, А.Р. Денисов // Реинжиниринг технологических, организационных и управленческих процессов как основа модернизации экономики регионов: материалы Всерос. науч.-практ. конф. - Кострома: КГУ им Н.А. Некрасова, 2010. -С. 56-63. (объем 0,5 пл., авторский вклад 0,25 пл.)

Баранов Андрей Александрович Автоматизация оперативного планирования мелкосерийного машиностроительного производства

Автореферат

Подписано в печать «29».11.2010. Формат 60x84 1/16. Бумага типографическая №2. Печ. л. 1. Т. 100 экз. Заказ 183. Бесплатно.

Костромской государственный университет имени H.A. Некрасова, 156961, г. Кострома, ул. 1 Мая, д. 16.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ ОПЕРАТИВНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ МЕЛКОСЕРИЙНОГО МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

1.1. Проблема оперативного планирования.

1.2. Место автоматизированной подсистемы оперативного планирования в КИС предприятия. Существующие подходы к организации системы оперативного планирования.

1.3. Анализ существующих систем оперативного и календарного планирования.

1.4. Выводы.

2. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ОПЕРАТИВНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ МЕЖОСЕРИЙНОГО МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Формальная модель оперативно-производственного планирования мелкосерийного машиностроительного производства.

2.2. Оценка эффективности подсистемы оперативного планирования мелкосерийного машиностроительного производства.

2.2.1. Математическая модель оценки эффективности подсистемы оперативного планирования мелкосерийного машиностроительного производства.

2.2.2. Выявление ограничений и требований, накладываемых на автоматизированную подсистему оперативно-производственного планирования.

2.2.3. Анализ требований и ограничений автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования.

2.3. Анализ способов представления маршрутов обработки в автоматизированной подсистеме оперативно-производственного планирования.

2.4. Анализ методов оценки времени работы производственной системы.

2.5. Оценка эффективности алгоритмов оперативно-производственного планирования мелкосерийного машиностроительного производства.

2.6. Выводы.

3. ИНФОРМАЦИОННОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДСИСТЕМЫ ОПП.

3.1. Инфологическая модель автоматизированной подсистемы оперативно производственного планирования.

3.2. Критерии оценки расписаний.

3.3. Алгоритмическое обеспечение автоматизированной подсистемы оперативно производственного планирования.

3.4. Выводы.

4. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ОПЫТНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОПП «СИНТЕЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАРШРУТОВ».

4.1. Анализ результатов опытной эксплуатации на предприятии ОАО «Костромской калориферный завод».

4.2. Анализ результатов опытной эксплуатации на предприятии ООО «КОДОС-Станкоагрегат».

4.3. Выводы.

Актуальность темы. В условиях конкурентного, клиентоориентированного рынка доминирующей тенденцией развития машиностроительного производства является переход к мелко- и среднесерийности, что обусловлено необходимостью удовлетворения варьируемых требований потребителей конечной продукции. При этом перед предприятиями остро встает проблема сокращения сроков вывода продукции на рынок, что может быть достигнуто совершенствованием методов управления путём повышения степени их автоматизации.

В современной системе управления предприятием принято выделять четыре уровня автоматизации: уровень бизнес-логики (ERP-системы), уровень оперативного управления производством (MES-, БАМ- и APS-системы), уровень управления технологическими процессами (АСУ ТП) и уровень технологических процессов (промышленные контроллеры, оборудование с ЧПУ). При этом в условиях мелкосерийности уровень оперативного управления связан с решением наиболее значимых задач для данного типа производства задач. Одной из таких задач является оперативно-производственное планирование (Olüi), которое оказывает значительное влияние на основные показатели функционирования производственно-технологической системы. Без высокоэффективной системы 01111 невозможно управлять технологическими процессами адекватно запросам потребителя по срокам и объемам выпускаемой продукции.

Значительный вклад в решение проблем автоматизации ОПП внесли отечественные и зарубежные учёные и специалисты: В.И. Аверченков, Г.К. Горанский, P.P. Загидуллин, Н.М. Капустин, A.B. Костров, Р.И. Макаров, С.П. Митрофанов, В.В. Павлов, В.А. Петров, А.Н. Соколов, Ю.М. Соломенцев, Б.Ф.Фомин, Е.Б. Фролов, М. Амен, Н. Бойсен, Т.Е. Воллман, К.Д. Грай, Р. Гудфеллоу, Д.В. Ландватер, П. Мертенс и др.

Однако, проведенный анализ показал, что применяемые в настоящее время в АСУП / АСТПП методы ОПП не учитывают ряд существенных для мелкосерийного производства факторов, в частности, возможные простои технологического оборудования, непроизводственные задержки, имеющиеся объемы незавершенного производства и т.п. Указанные ограничения резко снижают эффективность АСУП / АСТПП, поэтому актуальной становится задача совершенствования автоматизированных методов.

Цель и задачи исследований.

Целью наших исследований является сокращение сроков подготовки мелкосерийного машиностроительного производства за счет рационального выбора математического и информационного обеспечений автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования.

Задачи:

1. Определить место подсистемы ОПП в интегрированной автоматизированной (корпоративной) системе управления мелкосерийным машиностроительным производством.

2. Выбрать целесообразные формализованные методы построения автоматизированной подсистемы ОПП как компоненты интегрированной автоматизированной системы управления мелкосерийным машиностроительным производством.

3. Синтезировать инфологическую модель (структуру базы данных) автоматизированной подсистемы ОПП, обеспечивающей эффективную организацию и ведение соответствующего информационного обеспечения.

4. Разработать математическое обеспечение подсистемы ОПП, позволяющее реализовать адекватное математическое описание и моделирование работы производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства с целью построения эффективных (по заданному критерию) оперативных планов.

5. Разработать программное обеспечение подсистемы ОПП и провести ее опытную эксплуатацию на машиностроительных предприятиях.

Научная новизна.

1. На основе сопоставительного анализа существующих подходов к построению интегрированных АСУП и их практических реализаций определено место автоматизированной подсистемы ОПП применительно к условиям мелкосерийного машиностроительного производства.

2. Построена аналитическая модель функционирования автоматизированной подсистемы ОПП в виде многомерной нелинейной задачи оптимизации с ограничениями, отражающими особенности организации технологических процессов в мелкосерийном машиностроительном производстве.

3. Синтезирована структура информационного обеспечения автоматизированной подсистемы ОПП, обеспечивающая формирование близких к оптимальным оперативно-производственных планов в условиях мелкосерийного машиностроительного производства.

4. На основе аппарата сетей Петри разработана математическая модель, позволяющая осуществлять имитационное моделирование функционирования производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства.

5. На основе теории эволюционной оптимизации разработано математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированной подсистемы ОПП, позволяющее формировать близкие к оптимальным оперативные планы работы производственных участков мелкосерийного машиностроительного производства.

Практическая значимость и реализация результатов заключается в том, что результаты исследований легли в основу реальных алгоритмов, методик и средств автоматизированной подсистемы оперативно-производственного планирования мелкосерийного машиностроительного производства. В частности, практическим результатом диссертации является реализованные программный модуль и база данных «"Синтез технологических маршрутов" интегрированной системы конструкторско-технологической подготовки машиностроительного производства», что подтверждается соответствующими свидетельствами о государственной регистрации №2009613086 и №2009620328.

Основные результаты диссертации, полученные автором при выполнении исследований, прошли проверку в условиях опытно-промышленной эксплуатации на предприятиях Костромской завод деревообрабатывающих станков ООО «КОДОС-Станкоагрегат» и ОАО Костромской калориферный завод. В результате проверки была подтверждена эффективность использования предлагаемых методических подходов и моделей, что подтверждено соответствующим актом внедрения.

6. Результаты работы использованы на предприятиях ООО «КОДОС-Станкоагрегат» и ОАО «Костромской калориферный завод», что подтверждено соответствующим актом.

1. Алексеева, М.М. Планирование деятельности фирмы Текст. / М.М. Алексеева. М.: Финансы и статистика, 1998. - 248 с.

2. Ансофф, И. Стратегия управления / И. Ансофф. М.: Экономика, 1989. -132 с.

3. Антипина, Г. Arena система имитационного моделирования Электронный, ресурс. / Г. Антипина, А. Ярцев. - Режим доступа: http://www.interface.m/svsmod/arena.htm.

4. Архангельский, А. Я. Программирование в Delphi 7 Текст. / А.Я. Архангельский. М.: Бином-Пресс, 2003. - 1152 с.

5. Арчибальд, Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами Текст. / Р. Арчибальд. М.: ДМК Пресс, 2002. - 464с.: ил., ISBN 5-94074-186-Х.

6. Баранов, A.A. Анализ подходов к оперативному и календарному планированию Текст. / A.A. Баранов // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова, 2008. - Т.14, № 2. - С. 64-66.

7. Баранов, A.A. Выбор модели СМО для производственного участка мелко-и среднесерийного производства Текст. / A.A. Баранов // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова. 2009. - Т. 15, № 1. - С. 21-23.

8. Баранов, A.A. Подсистема имитационного моделирования работы производственных линий Текст. / Баранов A.A., Денисов А.Р., Левин М.Г. // Управление большими системами. М.: ИЛУ РАН, 2008. -Выпуск 21. -С.173-185.

9. Баронов, В.В. Автоматизация управления предприятием / В.В. Баронов, Г.Н. Калянов , Ю.И. Попов и др.. М.: ИНФРА-М, 2000. - 239 с.

10. Беляева, О.П. Организационные методы повышения гибкостипроизводственных систем Текст. : дисс. канд. техн. наук.: 05.02.22 / О.П. Беляева — Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2006. — 126 с.

11. Бермудес, Дж. Системы оптимизированного производственного планирования: новая причуда или прорыв в области управления производством и цепочками поставок / Дж. Бермудес. -Производственный обзор AMR Research.

12. Блехерман, М.Х. Гибкие производственные системы Текст.: Организационно-экономические аспекты / М.Х. Блехерман. М.: Экономика, 1988. - 221 с.

13. Бочаров, П.П. Теория массового обслуживания Текст. / П.П. Бочаров, A.B. Печинкин. — М.: РУДН, 1995.-530 с.

14. Бухалков, М.И. Внутрифирменное планирование Текст. : Учебник / М.И. Бухалков.-М.: Инфра- М., 2001. 400 с.

15. Буч, Г. UML: руководство пользователя Текст. : пер. с англ. / Г. Буч , Дж. Рамбо, Ф. Джекобсон. — М.: ДМК, 2000. 423 с.

16. Васильев, В.Н. Организационно-экономические основы гибкого производства Текст. : Учебное пособие для машиностроительных ВУЗов /В.Н. Васильев, Т.Г. Садовская. -М.:Высш. шк., 1988. 272 с.

17. Вумек, Д.П. Бережливое производство Текст. : Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании (2-е издание) / Джеймс П. Вумек, Дэниел Джонс. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 473 с.

18. Высочин, С. MES-система Zenith SPPS: доступность и качество Текст. / С. Высочин, Ю. Смирнов // САПР и графика. 2008. - №5. - С.121-124.

19. Гаврилов, Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II Текст. / Д.А. Гаврилов. СПб.: Питер, 2003. - 352 с.

20. Гинзбург, Е.Г. Законы и методология организации производственных систем Текст. / Е.Г. Гинзбург. Иваново: ИВТУ, 1988. — 68 с.

21. Гладков, JI.A. Генетические алгоритмы Текст. / JI.A. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик; ред. В.М. Курейчика. — 2-е изд., испр. и доп. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с. - ISBN 5-9221-0510-8.

22. Горнев, В.Ф. Оперативное управление в ГПС Текст. / В.Ф. Горнев, В.В. Овсянников. М.: Машиностроение, 1990. - 256 с.

23. ГОСТ 3.1102-81 ЕСТД. Стадии разработки и виды документов Текст.

24. Грачева, К.А. Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент) Текст. / К.А. Грачева, М.К.Захарова, JI.A. Одинцова. М.: Высшая школа, 2005. - 470 с.

25. Гэри, В. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи Текст. / В. Гэри, Д. Джонсон. -М.: Мир, 1982.

26. Денисов, А.Р. Автоматизация группирования объектов машиностроительного производства: Дис. . канд. техн. наук Текст. — Брянск: Изд-во БГТУ, 2001.-231 с.

27. Денисов, А.Р. Имитационное моделирование работы производственных линий многономенклатурного машиностроительного производства Текст. / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова, 2007.-Т. 13, № 1.-С. 66-69.

28. Денисов, А.Р. Классификация подходов к решению задачи календарного планирования Текст. / А.Р. Денисов, А.А. Баранов // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова, 2008. Т. 14, № 1, с. 20-22.

29. Ивченко, Г.И. Теория массового обслуживания Текст.: Учеб. пособие для вузов / Г.И. Ивченко, В.А. Каштанов, И.Н. Коваленко. М.: Высшаяшкола, 1982. 256 с.

30. Калин, О.М. Моделирование гибких производственных систем Текст. / О.М. Калин, C.JI. Ямпольский, JI.B. Песков. К: Техника, 1991 - 180 с.

31. Капустин, Н.М. Автоматизация машиностроения Текст.: учеб. для вузов / Н. М. Капустин, Н. П. Дьяконова, П. М. М. : Высш.шк., 2003. - 223 с. -ISBN 5-06-004072-0.

32. Кендалл С. UML Основные концепции.: Пер. с англ. Текст. / С. Кендалл. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 144 с.:ил.

33. Клеймен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании Текст. / Дж. Клеймен. М.: Статистика, 1978. - 218 с.

34. Клейнрок, JI. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. Текст. / JI. Клейнрок; Пер. И.И. Грушко; ред. В.И. Нейман. — М.Машиностроение, 1979.-432 с.

35. Кобец, Е. А. Планирование на предприятии Текст.: учеб. пособие / Е.А. Кобец. Таганрог: Изд-во ТРГУ, 2006. - 128 с.

36. Ковалев, М.Я. Модели и методы календарного планирования: Курс лекций Текст. / М.Я. Ковалев. Минск: БГУ, 2004. - 62 с.

37. Ковальский, В.И. Организация и планирование производства на машиностроительном предприятии Текст. / В.И. Ковальский. М.: Машиностроение, 1986. - 288 с.

38. Кован, В.М. Основы технологии машиностроения Текст. / В.М. Кован. -М.: Машгиз, 1959. 496 с.

39. Колесов, И.М. Основы технологии машиностроения Текст. : Учебник для машиностроительных вузов / И.М. Колесов. М.: Машиностроение, 1997.-592 с.

40. Колчин, А.Ф. Управление жизненным циклом продукции Текст. / А.Ф. Колчин, М.В. Овсянников, А.Ф. Стрекалов [и др.]. М.: Анахарсис, 2002. -304 с.

41. Конвей, Р.В. Теория расписаний Текст. / Р.В. Конвей, B.JI. Максвелл, Л.В. Миллер. М.: Наука, 1975.-359 с.

42. Колосов, В.Н. Математическое моделирование процессов в машиностроении: Курс лекций Электр, ресурс. / В.Н. Копосов. — Режим доступа: http://elib.ispu.ru/library/lessons/koposov/index.html.

43. Костров, A.B. Информационный менеджмент. Оперативное управление производством: учеб. пособие Текст. / A.B. Костров, А.Н. Соколов, A.A. Фаткин. -Владимир: Изд-во ВлГУ, 2005. 100 с. ISBN 5-89368-610-1.

44. Котов, К.Е. Сети Петри Текст. / К.Е. Котов. М.: Наука, 1984. - 160 с.

45. Крюковских, Н.Д. Гибкие производственные системы и типизация в машиностроении Текст. / Н.Д. Крюковских. Горький: Волго-Вятское кн. издательство, 1988.— 191 с.

46. Кузин, Б.И. Методы и модели управления фирмой Текст. : учебник для вузов / Б. И. Кузин, В. Н. Юрьев, Г. М. Шахдинаров. СПб. : Питер, 2001.

47. Куликов, Г.Г. Управление в сложных системах Текст. / Г. Г. Куликов // межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2009. - 223 с. - ISBN 978-5-86911-923-0.

48. Кутрейчик, В.М. Генетические алгоритмы Текст. / В.М. Кутрейчик. -Таганрог: Изд. ТРТУ, 1998. 242с.

49. Левин, В.И. Синтез допустимых планов выполнения для частично упорядоченных множеств работ Текст. / В.И. Левин // журнал «Информационные технологии», №6, 2001. с. 29-31.

50. Лескин, A.A. Сети Петри в моделировании и управлении Текст. / A.A. Лескин, П.А. Мальцев, A.M. Спиридонов. Л.: Наука, 1989. - 133 с.

51. Летенко, В.А. Организация, планирование и управление машиностроительным предприятием Текст. : Учебник. Ч. 2. Внутризаводское планирование; под ред. В. А. Летенко и Б. Н. Родионова. -М.: Высшая школа, 1979.- 232с.

52. Лустгартен, Ю.Л. Система критериев для оценки календарного планирования единичного и мелкосерийного производств Текст. / Ю.Л. Лустгартен // Вестник КГУ им. H.A. Некрасова. 2006. - Т. 12. -№ 1. - С. 21-23.

53. Макаренко, М.В., Махалина О.М. Производственный менеджмент Текст.Учебное пособие для вузов / М.В. Макаренко, О.М. Махалина— М. : Изд-во Приор , 1998. 187 с.

54. Макаров, Р.И. Методология проектирования информационных систем Текст. : Учебное пособие / Р.И. Макаров, Е.Р. Хорошева. — Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2008. — 334 с.

55. Маляренко, И. Модели архитектуры ИС предприятия: расцвет многоклеточных Текст. / И. Маляренко // PC WEEK/RE. 2007. - № 10. - с.25-27.

56. Маляренко, И. Модели архитектуры ИС предприятия: расцвет многоклеточных Текст. / И. Маляренко // PC WEEK/RE. 2007. - № 11. -с. 23-25.

57. Маляренко, И. Планирование и оптимизация: от Вергилия до. APS-системы Текст. / И. Маляренко // PC WEEK/RE. 2006. - № 27. - с. 2932.

58. Мамиконов, А. Г. Модифицированные сети Петри Текст. / А. Г. Мамиконов, В. В. Кульба, А. Р. Швецов; АН СССР, Ин-т пробл. управления. М. : ИПУ, 1991. - 186 с.

59. Маталин, A.A. Технология механической обработки Текст. / A.A. Маталин. Л.: Машиностроение, 1977. — 464 с.

60. Мертенс, П. Интегрированная обработка информации. Операционные системы в промышленности Текст. / П. Мертенс. М.: Финансы и статистика, 2007. - 424 с.

61. Митрофанов, С.П. Технологическая подготовка гибких производственных систем Текст. / С.П. Митрофанов, Д.Д. Куликов и др.; под общ. ред. С.П. Митрофанова. Л.: Машиностроение, 1987. - 352с.

62. Дементьев, С. А. Модули гибких производственных систем и автоматизированное оборудование на швейных предприятиях Текст. / С.А. Дементьев, Е.С. Кац, Б.Л. Клебанов [и др.]. М.: Легкпромбытиздат, 1993г.-96 с.

63. Мокеева, Н.С. Новый подход к гибкой организации швейногопроизводства Текст. / Н.С. Мокеева, Е.В. Буйновская // Швейная промышленность. 1997. - №4 - С. 29-30.

64. Монден, Я. Тоёта: Методы эффективного управления Текст. / Я. Монден. -М.: Экономика, 1989. 287 с. - ISBN 5-282-00711-8

65. Мурыгин, В.Е. Совершенствование способов составления организационно-технологических схем потоков Текст. / В.Е. Мурыгин, Г.В. Казанцев // Швейная промышленность. — 2001. № 3. - С. 32 - 35.

66. Мурыгин, В.Е. Предпосылки к созданию гибких организационно-технических структур швейных потоков Текст. / В.Е. Мурыгин, Н.П. Шалькова // Швейная промышленность.- 1989. № 3. - С. 17-19.

67. Нейбург, Э.Дж. Проектирование баз данных с помощью UML Текст. : пер. с англ. / Э.Дж. Нейбург, Р.А. Максимчук. — М.: Издательские дом «Вильяме», 2002. 288с.

68. Ногин, В.Д. Основы теории оптимизации Текст. : Учеб. пособие для студентов втузов / В.Д. Ногин, И.О. Протодьяконов, И.И. Евлампиев; под ред. И.О.Протодъяконова, М.: Высшая школа, 1986. - 384 с.

69. Норенков, И.П. Генетические алгоритмы решения проектных и логистических задач Текст. / И.П. Норенков // Информационные технологии. 2000. - №9. - с. 8-12.

70. Норенков, И.П. Комбинированные и генетические алгоритмы составления расписаний в задачах проектирования Текст. / И.П. Норенков // вестник МГТУ, сер. «Приборостроение». 1995. - №2.

71. Оперативное планирование (APS-системы) Электронный, ресурс. -Режим доступа: http://www.vestco.ru/tech/aps/.

72. Оперативное планирование. Составление детальных производственных расписаний в ORTEMS Production Scheduler Электр, ресурс. Режим доступа: http://ortems.ru/about/productionscheduler.

73. Панченко, Т.В. Генетические алгоритмы Текст. / Т.В. Панченко. — Астрахань: Издательский дом "Астраханский университет", 2007. 87 с.

74. Пашкова, Н.В. Совершенствование организации подготовки производстварыночных условиях хозяйствования Текст.: Автореф. дис. канд. техн. наук / Н.В. Пашкова. Кострома, 1999. 18 с.

75. Петров, В.А. Групповое производство и автоматизированное управление Текст. / В.А. Петров. Л.: Машиностроение, 1975. - 223 с.

76. Петров, В.А. Планирование гибких производственных систем Текст. / В.А. Петров, А.Н. Масленников, Л.А. Осипов. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. - 1982 с.

77. Питерсон, Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем Текст. / Джеймс Питерсон; пер. с англ. М.В.Горбатовой [и др.]; под ред. В.А.Горбатова. -М.: Мир, 1984.-264 с.

78. Поликарпова, Н., Методы решения труднорешаемых задач Электронный ресурс. / Н. Поликарпова, А. Герасименко. Режим доступа: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/approx-2004.

79. Производственный менеджмент Текст. / Под ред. С. Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 583с.

80. Прыкин, Б.В. Технико-экономический анализ производства Текст.: Учебник для вузов / Б.В. Прыкин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 399с.

81. Растригин, Л.А. Случайный поиск — специфика, этапы истории и предрассудки Текст. / Л.А. Растригин // Вопросы кибернетики. 1978. -Вып. 33, С.3-16.

82. Родионова, В.Б. Организация производства и управление предприятием Текст.: Учебник для вузов / В.Б. Родионова, О.Г. Туровец, В.Н. Попов; под ред. Туровца О.Г. М.: Инфра-М, 2005. - 544 с.

83. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы Текст. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. -Горячая линия-Телеком, Радио и связь, 2006.-452с. ISBN: 5-93517-103-1.

84. Рыбников, А.Н. Система управления предприятием типа ERP Текст. / А.Н. Рыбников. -М.: Аэроконсалт, 1999. 214 с. ISBN 5-89274-009-9.

85. Сабинин, О.Ю., Зверев В.В. Символьное имитационное моделирование технических систем Текст. / О.Ю. Сабинин, В.В. Зверев // Приборы исистемы управления. 1997. — №7. - С. 52-55.

86. Самарский, А. А. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. Текст. / A.A. Самарский, А.П. Михайлов. 2-е изд., испр. — М.: Физматлит, 2001. — ISBN 5-9221-0120-Х

87. Самочкин, В.Н. Гибкое развитие предприятия в условиях рынка: проблемы, закономерности и пути их реанимирования. Текст. / под ред. Самочкина В.Н. Тула.: ТГУ, 1997. - 122 с.

88. Самочкин, В.Н. Гибкое развитие предприятия. Эффективность и бюджетирование Текст. / ответ, ред. Самочкин В.Н.- 2-е изд., доп. М.: Дело, 2002. - 376 с.

89. Советов, Б. Я. Моделирование систем Текст.: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2001. — 343 с. ISBN 5-06-003860-2.

90. Соломенцев, Ю.М. Оценка гибкости автоматизированной станочной системы Текст. / Ю.М. Соломенцев, A.A. Кутин, С.А. Шептунов // Вестник машиностроения, 1984. — № 1. С. 38-40.

91. Строгал ев, В. П. Имитационное моделирование Текст. / В.П. Строгалев, И.О. Толкачева. МГТУ им. Баумана, 2008. - С. 697-737. - ISBN 978-57038-3021-5.

92. Танаев, B.C. Теория расписаний. Одностадийные системы Текст. / B.C. Танаев, B.C. Гордон, Я.М. Шафранский // Экономико-математическая библиотека. М. Наука, 1984. - 382 с.

93. Танаев, B.C. Теория расписаний. Групповые технологии Текст. / B.C. Танаев, М.Я. Ковалев, Я.М. Шафранский. Минск, 1998. - 241 с.

94. Танаев, B.C. Теория расписаний. Многостадийные системы Текст. / B.C. Танаев, Ю.Н. Сотсков, В.А. Струевич. М.: Наука, 1989. - 328с.

95. Танаев, B.C. Введение в теорию расписаний Текст. / B.C. Танаев, В.В. Шкурба, М.: Наука, 1975. - 256с.

96. Taxa Хемди А. Имитационное моделирование Текст. / A. Taxa Хемди // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction.7.е изд. — М.: «Вильяме», 2007. Гл. 18. - С. 697-737. — ISBN 0-13032374-8.

97. Тимковский, В.Г. Дискретная математика в мире станков и деталей Текст. / В.Г. Тимковский. Наука, М.: 1992. - 144 с.

98. Управление запасами и производством при поддержке ERP систем Электрон, ресурс. Режим доступа: http://erp.lanit.ru/uzprzv.html.

99. Фролов, Е.Б. MES-системы. MES-системы, как они есть или эволюция систем планирования производства. Часть II Электр, ресурс. / Е.Б. Фролов, P.P. Загидуллин. ERPNEWS. - Режим доступа: http://erpnews.ru/doc2593 .html.

100. Фролов, Е.Б. Оперативно-календарное планирование и диспетчирование в MES-системах. Электр, ресурс. / Е.Б. Фролов, P.P. Загидуллин. -ERPNEWS. Режим доступа: http://erpnews.ru/doc2936.html.

101. Чудаков, А.Д. Автоматизированное оперативно-календарное планирование в гибких комплексах механообработки Текст. / А.Д. Чудаков, Б.Я. Фалевич. М.: Машиностроение, 1986. - 224 с.

102. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука Текст. / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. - 137 с.

103. Amen, М. An exact method for cost-oriented assembly line balancing Text. / M. Amen // International Journal of Production Economics. — 2000. vol. 64(1).-P. 187-195.

104. Amen, M. Heuristic methods for cost-oriented assembly line balancing: A survey Text. / M. Amen // International Journal of Production Economics. -2000.-vol. 68(1).-P. 1-14.

105. Amen, M. Heuristic methods for cost-oriented assembly line balancing: A comparison on solution quality and computing time Text. / M. Amen // International Journal of Production Economics. 2001. - vol. 69(1). - P. 255264.

106. Boysen, N. A classification of assembly line balancing problems Text. / N.A. Boysen // Jenaer Schriften zur Wirtschaftswissenschaft. 2006. - vol. 12. - P.1.25.

107. Boysen, N.A. Assembly line balancing: Which model to use when? Text. / N.A. Boysen // Jenaer Schriften zur Wirtschaftswissenschaft. — 2006. vol. 23. -P. 1-25.

108. Bremermann, H. J. Global properties of evolution processes. Natural automata and useful simulations Text. / H. J. Bremermann, J. Roghson, S. Salaff. -London: Macmillan, 1966. P. 3-42.

109. Darryl, V. Landvater. MRP II Standard System Text. / V. Landvater Darryl, D. Gray Christofer // A handbook of Manufacturing Software Survival. John Wiley & Sons, Inc., 1989.

110. Goldberg, D. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning Text. / D. Goldberg. — Massachusetts: Addison-Wesley, 1989. -ISBN 0201157675.

111. Hartmann, A.K. Optimization Algorithms in Physics Text. / A.K. Hartmann, H .Rieger Berlin: Wiley-VCH, 2002. - 383 P. - ISBN 3527403078.

112. Holland, J. H. Adaptation in natural and artificial systems Text. / J. H. Holland. University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975.

113. ISA S95. Enterprise-Control System Integration Text. 2000.

114. Jensen, K.: Coloured Petri Nets. Basic Concepts, Analysis Methods and Practical Use. Text. / K. Jensen. Volume 3, Practical Use. Monographs in Theoretical Computer Science. Berlin, Heidelberg, New York: SpringerVerlag, 1997, ISBN: 3-540-62867-3.

115. Michalewics, Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs Text. / Z. Michalewics. Springer-Verlag, 1992.

116. Goodfellow R. Manufacturing Resources Planning Text. : A pocket Guide / Robin Goodfellow. 1993.

117. Vollmann. Manufacturing Planning and Control Systems Text. / Thomas E., William L. Berry, D. Clay Whybark. New York: Irwin/McGraw-Hill, 1997.