автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Автоматизация систем оптимального управления процессами пополнения запасов материалов при заводском производстве железобетонных изделий

московский

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Автоматизация систем оптимального управления процессами пополнения запасов материалов при заводском производстве железобетонных изделий

Специальность 05.13.07 - автоматизация технологических процессов и производств (строительство)

На правах рукописи

Ткаченко Виталий Владимирович

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук ~

о 3 1:10ч 2ПЛ)

МОСКВА - 2009

003472002

Работа выполнена в Московском государственном автомобильно-дорожном институте (техническом университете).

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор А. В. Илюхин

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор В.Ю. Строганов

кандидат технических наук, профессор А.Ф. Тихонов

Ведущая организация ОАО «Моспромстройматериалы»

Защита состоится « »__2009 г. в « » час.

на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 в Московском автдмобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу г. Москва, Ленинградский просп., д. 64, ауд. 42.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института

Автореферат разослан «__»_2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

Общая характеристика диссертационной работы

1. Актуальность проблемы

Строительство как одна из основных инвестиционных отраслей сказывает большое влияние на экономику страны в целом. Эффективность капитальных вложений, технологическая структура основных фондов, реконструкция старых и темпы освоения новых производственных мощностей зависят от уровня развития капитального строительства. Основные экономические показатели -материалоемкость, трудоемкость и фондоемкость продукции любой отрасли во многом определяются соответствующими показателями продукции строительства. Чем ниже стоимость зданий и сооружений, тем ниже стоимость пассивной части основных производственных фондов предприятий, тем большая часть общих капитальных вложений может быть направлена, на увеличение активней части фондов, на совершенствование предметов труда.

Широкое применение в строительстве получили сборные железобетонные детали и конструкции, изготовленные на заводах или полигонах и доставляемые на объекты строительства в готовом виде. Применение крупноразмерных железобетонных элементов позволило основную часть работ по возведению зданий и сооружений перенести на завод с высокомеханизированным технологическим процессом, что существенно повысило производительность труда в строительстве.

В настоящее время одной из наиболее остро стоящих проблем является жилищная проблема, однако для ее решения в первую очередь необходимо обеспечить население максимально доступным, с точки зрения стоимости, жильем, также темпы строительства должны быть достаточно высоки, для того чтобы скомпенсировать вывод из эксплуатации ветхого и аварийного жилья. Однако, оценив состояние и динамику развития жилищного сектора Российской Федерации в последние десятилетия, можно сделать вывод, о том, что темпоБ развития, недостаточно для решения поставленной задачи. В сложившейся ситуации, одним из решений является, проведение дополнительных исследований и внедрение в эксплуатацию новых алгоритмов управления работой предприятий по производству сборного железобетона. Так как показывает практика, схожие проблемы были успешно решены во второй половине прошлого столетия благодаря данному виду строительства.

Поэтому данная задача является актуальной, а при применении современной теоретической базы, и средств автоматизации вполне решаемой, о чем свидетельствуют результаты данной диссертационной работы.

2. Предмет исследований.

Структура оптимальной системы пополнения складских запасов на заводах по производству сборного железобетона, а также ее информационное и программное обеспечение.

3. Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности использования складских площадей на заводах сборного железобетона, за счет создания методики комплексного анализа процессов происходящих между производством и объектами строительства, и ее дальнейшая автоматизация.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи

3.1 Провести системный анализ входящих потоков заявок и исходящих потоков обслуживании и установить законы их распределения.

3.2 Разработать аналитико-имитационную модель системы обслуживания в соответствии со стохастической природой входных и выходных потоков.

3.3 Сформировать критерии интегральной оценки эффективности функционирования модели, на основе графов фазовых состояний и алгоритмов работы системы.

3.4 С учетом сформированных критериев провести анализ технологического процесса производства железобетонных изделий, как объекта управления. Оценить результаты анализа в соответствии с существующими на сегодняшний день методиками расчета эффективности для данной отрасли строительства.

3.5 Разработать систему автоматизации производственных процессов завода ЖБИ на основании критериев интегральной оценки и оценить ее адекватность.

4. Методы исследования

При проведении системного анализа и разработке имитационной модели системы обслуживания использовались: теория графов, методы математического программирования, теория случайных процессов, теория массового обслуживания, имитационное моделирование. Разработка модели технологического процесса и ее последующая автоматизация проводились на основании: теории автоматического управления, методов оптимального управления, анализа и синтеза непрерывных и дискретных систем.

5. Научная новизна

Научную новизну работы составляют

• формализованное описание работы ЖБИ, как системы массового обслуживания, в условиях стохастической неопределенности.

• алгоритм прогнозирования и управления работой системы в предельном режиме, в соответствии с конечным уровнем складских запасов.

• методы поиска компромиссных решений при оценке эффективности функционирования системы по нескольким критериям.

• аналитико-имитационная модель системы, построенная в соответствии, с выведенными критериями оптимальной работы.

6. Практическая значимость работы

Полученные в ходе исследований и разработок данные, позволили эффективно решить проблему оптимального использования складских площадей на заводах сборного железобетона. Что непосредственно влияет на количество номенклатур выпускаемых изделии, и в свою очередь, совместно с автоматизацией процесса приема и управления заявками, позволяет существенно увеличить объемы выпуска необходимых номенклатур изделий, тем самым, создавая предпосылки для решения жилищной проблемы в России.

7. Апробация результатов работы

Сделаны доклады по результатам представленных исследований и получена их положительная оценка на следующих семинарах и конференциях:

Научно-исследовательские конференции Московского Государственного автомобильно-дорожного института (2004 - 2008 г.)

13 Московская международная межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных Москва 2009 г.

Результаты работы были внедрены и используются на ОАО «Моспромстройматериалы».

По материалам диссертации опубликованы 5 статей.

8. На защиту выносятся

Математическая модель потока заявок строительных объектов в изделиях определенных номенклатур

Математическая модель жби как системы массового обслуживания в предельном режиме функционирования с ограничением по ёмкости складских помещений

Автоматизированная система оптимального управления процессами пополнения запасов материалов при заводском производстве железобетонных изделий.

9. Структура и объем диссертационной работы

Диссертация содержит введение, 4 главы, общие выводы, список использованных источников ( назв.). Общий объем диссертации - стр., приложения- стр.

При рассмотрении вопросов разработки программного обеспечения научным консультантом являлась д.т.н., проф. Марсова Е.В.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность исследований, формулируются цели и задачи работы.

В первом разделе проведен обзор материалов, связанных с темой диссертации, анализ основных проблем, относящихся к теме.

Высокие технико-экономические показатели железобетонных конструкций и изделий, возможность сравнительно легко придавать им требуемую форму и размеры при соблюдении заданной прочности, обусловили их широкое применение практически во всех отраслях строительства. Современные железобетонные конструкции и изделия классифицируются по нескольким признакам: по способу выполнения (монолитные, сборные, сборно-монолитные), виду бетона, применяемого для их изготовления (из тяжёлых, лёгких, ячеистых, жаростойких и др. бетонов), виду напряжённого состояния (обычные и предварительно напряжённые).

Наиболее широкое применение в современном жилищном строительстве получили сборные железобетонные детали и конструкции, изготовленные на заводах или полигонах и доставляемые на объекты строительства в готовом виде. Применение крупноразмерных железобетонных элементов позволило оснозную часть работ по возведению зданий и сооружений перенести на заводы, что существенно повысило производительность труда в строительстве.

Наряду с панельным домостроением также широко используются; монолитное, каркасно-монолитное, менее широко кирпичное строительство.

Оценка динамики развития современного жилищного строительства, показывает, что в последние годы сохраняется позитивная тенденция развития данной отрасли. Так, например, прирост общей площади введенного в 2001 г. жилья по сравнению с предыдущим годом составлял 4,6%, в 2002 г - 6,7%, в 2003 г. - 7,7%, в 2004 г. -12,6%, в 2005 - 12,9%, в 2006 г - 13,8%.

В 2006 году суммарный жилищный фонд России оценивался на уровне 3 млрд.кв.м. Жилищный фонд России в период с 1996 года по 2005 год увеличился на 10,5% - с 2676 млн.кв.м. в 1996 год до 2956 млн.кв.м. в 2005 году (рис 1).

3100 3000 2900 2800 2700 2600 2500

1996 1 99? 199с 1999 2000 2051 2002 2003 2004 2005 2006 Источник: на основе санных «Ростам*

Рис 1 Жилищный фонд России, млн.кв.м.

В 2006 году на одного жителя приходилось 21 кв.м. При этом площадь жилых помещений, приходящаяся на одного жителя, с 1995 года увеличилась на 17,8%.

Однако в переходный к рыночной экономике период вследствие резкого снижения финансирования расходов на капитальный ремонт и реконструкцию состояние жилищного фонда России существенно ухудшилось. Если в 1996 году площадь ветхого и аварийного жилья составляла 32,2 млн.кв.м. (или 1,3% к общему жилищному фонду), то к концу 2005 года она возросла в 2,95 раза и составила уже 95 млн.кв.м. (или 3,2% к общему жилищному фонду), При этом в период с 1998 года по 2001 год площадь ветхого и аварийного жилья в России росла опережающими темпами по сравнению с новым жилищным строительством. С 2001 года темпы роста ветхого и аварийного жилья значительно снизились, однако и на сегодняшний день его объемы превышают объемы нового строительства почти в два раза. При этом данное жилье продолжает эксплуатироваться - ежегодное выбытие жилья по ветхости и аварийности составляет лишь около 2 млн.кв.м. (рис 2)

160 140 120 100 80 60 40 20 О

2С00 20С1 2002 2003 2004 2005 2006

—А— Ветхий к аварийный ххяищиый фонд —*—Ввод в действие общей гшощади жилых доков i —♦—Выбытие по ве-п-.ости и заарийности I

Источник: на основе оанньпс *Росстат»

Рис 2 Ветхий и аварийный жилищный фонд России, млн.кв.м.

Начиная с 2006 года, в России стали реализовываться четыре национальных проекта: «Доступное и комфортное жилье гражданам России» (II

-87^-

-«SS-—ЛГ^'

iifi

50,2

31,7

-2,2-

~-2т2-

-tr»-

-iji-2ri-

этап программы «Жилье»), «Здоровье нации», «Образование» и «Развитие агропромышленного комплекса». Результатом реализации проекта «Доступное и комфортное жилье гражданам России» на региональных рынках в 2006 году стал стремительный рост спроса на жилье и соответствующий стремительный рост жилищного строительства.

По данным «Росстата», в 2006 году в России было введено в эксплуатацию 50,2 млн кв.м жилья, что на 15% превышает итоги 2005 года.

Казалось бы, наметилась позитивная тенденция решения жилищной проблемы, но говорить об этом еще очень рано.

Для того чтобы компенсировать квадратные метры, выбывающие в результате износа (около половины всех жилых помещений в России было построено до 1970 года), а также сбалансировать спрос и предложение на рынке, необходимо строить порядка 1 кв. м в год на человека, но к настоящему моменту в среднем возводится не более 0,33 кв. м.

Другая проблема - постоянный рост стоимости жилья, как на первичном, так и на вторичном рынке недвижимости. В 2006 году он достиг рекордно высоких показателей в различных регионах: от 30 до 105% в Москве, в Краснодарском крае и Санкт-Петербурге - вплоть до 200%. Такая ценовая динамика лишила возможности приобретения квартир сотен тысяч россиян.

Исходя из реально сложившейся ситуации в строительном комплексе, когда доля жилья, построенного населением за свой счет и с помощью кредитов ежегодно увеличивается з реформировании предприятий индустриального домостроения необходимо:

1.Продолжение модернизации предприятий крупнопанельного домостроения на производство энергоэффективных ширококорпусных крупнопанельных домов на основе переработки типовых серий, которые еще продолжительное время будут востребованы в крупных городах и регионах с развитой базой полносборного домостроения.

2.Освоение производства изделий и конструкций для зданий различных архитектурно-строительных систем, в том числе каркасных, сборно-монолитных, смешанных и других.

3.Развитие монолитного и сборно-мснслитного домостроения, снижение его стоимости и повышение качества за счет проведения организационных мер, расширения использования з строительном процессе отечественных технологий, опалубки, машин и механизмов.

4.Внедрение и расширение производства эффективных материалов и изделий для малоэтажного и индивидуального жилищного строительства и продукции общестроительного назначения с использованием местных строительных материалов и энергосберегающих технологий.

Принимая во внимание, что в строительстве накоплен огромный опыт применения сборного железобетона, имеется большая производственная база, сроки строительства ограничены, а также существует потребность создания сравнительно недорогих жилых домов, наиболее перспективным является возрождение панельного строительства в рамках ДСК

Однако в этом случае необходимо соблюдать ряд требований, в первую очередь, обеспечить ДСК достаточным объемом, работ, так как если комбинат обслуживает всего лишь несколько объектов строительства, то проект становится экономически невыгодным. Удаление объектов строительства от

ДСК не должно превышать 150 - 200 км, иначе стоимость доставки возрастает настолько, что разрушает экономику проекта.

Обеспечить своевременное наличие на складах ЖБИ изделий нужной номенклатуры и бесперебойное снабжение ими строительных объектов.

Во втором разделе производится синтез математической модели потока заявок строительных объектов, как указано в основных целях диссертационной работы одной из наиболее приоритетных задач является установление вида закона распределения заявок. Для адекватности оценки смоделированной системы необходимо собрать достаточное количество статистических данных, однако необходимо также учесть временной фактор и сделать минимальное число измерений.

Как было показано в первом разделе, исходя из факта, что в строительстве накоплен огромный опыт применения сборного железобетона, а также существует большая производственная база и сроки строительства ограничены, наиболее перспективным является возрождение панельного строительства, поэтому в качестве объекта строительства, был выбран дом типовой панельной конструкции марки РД-16.

Также в первом разделе было показано, что существенные предпосылки для решения жилищной проблемы можно создать лишь в случае обеспечения заводов достаточным объемом работ, а также нахождением их в непосредственной близости от объектов строительства. Исходя из этого, при выборе номенклатуры выпускаемых изделий, выбор был сделан в пользу изделий составляющих основную структуру здания, а также использующихся при строительстве домов других типовых серий: РД-15, РД-17 (табл. 1),

Таб. I Номенклатура изделий, исследуемого потока заявок

Название Номенклатура Кол-во

1 2 3

Наружные НТ100 96

стеновые НТ101 96

панели НТ104 48

Внутренние ВТПи 80

стеновые В45 96

панели В54а 96

Перегородки ПЖ2 96

ПСЗ 192

ПС 5 192

Плиты лоджий ПЛ4 48

ПЛ10 48

ПЛ11 48

Панели П64л 64

перекрытия П65а 112

П64п 48

Если проанализировать статистические данные о сроках строительства, а, также сопоставить их с тем фактом, что панельное строительство объекта выше нулевой отметки, является однотипной операцией, по отношению к строительству одного этажа, то можно выделить минимальный временной отрезок, а именно, строительство одного этажа, как временной промежуток, для сбора статистических данных, о запросах объектом строительства изделий конкретных номенклатур.

Усреднив полученное значение этой величины, имеем значение 40 дней; куда входит непосредственно 3 этапа: подготовительные работы, основной цикл, сдача этажа. Объектом исследования для нас является основной цикл, поэтому, для наглядного представления полученных данных установим в 0 точку отсчета начала основного цикла на оси { . На рис. 3 представлена суммарная диаграмма распределения запросов по изделию номенклатуры НТ100.

45 42

-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 t, дни

Рис 3 Статистическое распределение заявок по изделию номенклатуры НТ100

Следующим этапом является получение аналитического вида функции описывающей данное распределение. Для этого воспользуемся методом наименьших квадратов, который позволит нам получить коэффициенты полинома. Дополнительно необходимо оценить адекватность полученной функции, экспериментальному распределению, так как данное распределение с различной степенью точности может быть представлено различными полиномами, то нам необходимо выбрать оптимальный, по критерию СКО, также косвенным образом необходимо учесть сложность полинома, так как полиномы высоких степеней становятся практически непригодными для дальнейших исследований.

Б результате, для каждого из изделий, мы получим оптимальный (для наших критериев), полином.

Аналитическая функция статистического распределения заявок по изделию номенклатуры НТ100

f(x) = 0,1285х4 - 0,8638х3 - 2,171Gx2 +11,7514х + 29,7284 (1)

Третий раздел посвящен разработке математической модели ЖБИ как системы массового обслуживания, исследованию различных режимов работы, поиску оптимальных критериев, позволяющих адекватно оценивать эффективность работы реальных объектов.

Для оценки эффективности работы завода ЖБИ классическая теория массового обслуживания предлагает представить его как систему массового обслуживания.

Рассмотрим основные составляющие технологического процесса в терминологии теории массового обслуживания.

Та часть процесса, в которой возникают запросы, называется обслуживаемой системой. Та часть, которая принимает запросы и удовлетворяет их, называется обслуживающей системой.

Совокупность обслуживающей и обслуживаемой систем представляет; систему массового обслуживания.

Под потоком заявок (запросов) понимается последовательность запросов, поступающих один за другим в какие-то интервалы времени tp fc,..., t, .

По характеру потоки заявок могут быть регулярными (детерминированными) и стохастическими. В регулярных потоках заявки (запросы) появляются строго регулярно, через равные интервалы времени At=const. В стохастических (вероятностных) потоках моменты времени U, fe,-, поступления заявок (запросов) в обслуживающую систему случайны.

До настоящего времени в теории массового обслуживания разработаны аналитические решения в основном, для тех задач, в которых поток заявок является простейшим. Простейшим потоком называется поток заявок, обладающий одновременно тремя свойствами: стационарности, ординарности и отсутствием последействия.

Стационарным называется такой поток, для которого вероятность поступления определенного количества заявок в течение интервала времени наблюдения Ь, tM не зависит от начала отсчета этого интервала i„ а зависит лишь от его длительности (времени фиксаций заявок).

Ординарным будем называть такой поток заявок, в котором вероятность поступления в систему за малый промежуток времени ât (Л—->0) более чем одной заявки является величиной бесконечно малой, т.е. в ординарном потоке в любой момент временя t в систему обслуживания может поступить не более одной заявки.

Отсутствие последействия (памяти о прошлом) - это такое свойство потока, когда вероятность поступления определенного количества заявок в течение интервала t, ta (счета заявок) не зависит от количества заявок, поступивших в систему до момента t начала счета (наблюдения).

Математически доказано, что если поток простейший, то интервалы времени tM-ti между моментами поступления заявок в обслуживающую систему могут быть описаны экспоненциальным законом распределения вероятностей

Р(0 = 1- е" (2)

где функция равна вероятности того, что за время { в систему поступит хотя бы одна заявка.

Математическое ожидание интервала времени между потребителями (заявками), поступающими в обслуживающую систему, определим как

М[{]=т(=ие-Х(а = ± (3)

Таким образом, параметр Л, представляет собой среднюю частоту поступления заявок в обслуживающую систему и называется средней интенсивностью потока заявок

Время, затрачиваемое на выполнение тех ипи иных технологических операций (в дальнейшем просто время обслуживания), является важнейшим показателем эффективности функционирования систем обслуживания в целом.

Законы распределения времени обслуживания определяются из опыта, путем статистических исследований численных значений времени

обслуживания в реальных условиях и могут быть различного вида. Однако как в теоретических, так и в практических приложениях наибольшее распространение получил показательный закон распределения, в котором в качестве параметра входит величина /л, называемая средней интенсивностью обслуживания:

Ф(0 = це-^ (4)

С учетом определенных понятий, рассмотрим работу участка по выдаче готовой продукции на ЖБИ.

Ро«) РЧО Рг(!) Р,(1) Р„(0

° :Н I 1 2 Е 1 1 "сшЗ п

Роо(ДЦ Р«(Л1) Ри(ДГ) Рг<(ДЦ Ргг(Д1) Р|2(Л1) Р„(д|) Рл(дЦ Рпл(Д[)

Рис 4 Граф фазовых состояний одпокапальпой системы обслуживания

Граф фазовых состояний одноканальной системы показан на рис.4. Как видно из рисунка, в обслуживающей системе одновременно может находиться не более п заявок. Следовательно, если система находиться в фазовом состоянии п то очередной /+1 потребитель уходит из сферы обслуживания.

После составления системы алгебраических уравнений, описывающих поведение системы и ее решения, имеем.

Вероятность нахождения системы в ¡-ом состоянии

(5)

Вероятность того, что в системе отсутствуют потребители, и она заполнена

= а-Х/у. (6)

Вероятность занятости канала

Далее в разделе рассматриваются различные типы систем: неуправляемые системы с общей очередью, индивидуальными очередями, управляемые одноканапьные и многоканальные системы.

Однако при разработке этих моделей во внимание не принимается факт того, что реальные складские помещения имеют конечную емкость, что делает их непригодными для дальнейших исследований.

В качестве одного из возможных вариантов процесса накопления продукции рассмотрим случай, когда очередные этапы пополнения запасов, осуществляются только после того, как на складе емкости Н запас продукции достигает нулевого уровня. Дополнительно, будем считать, что в процессе пополнения запасов, отпуск готовой продукции потребителям прекращается, вследствие чего происходит задержка в обслуживании потребителей, по аналогии с приемом "товара'1 в сфере бытового обслуживания.

С учетом сказанного состояние системы обслуживания в момент времени ? будем характеризовать двумя числами: / - количество потребителей, находящихся в системе (/'= 0, - количество продукции, отпущенное

потребителям к этому моменту времени (/' = 0, п) со склада Н готовой продукции канала К.

С учетом введённых предположений граф фазовых состояний системы обслуживания с конечной емкостью п складских помещений Н примет вид, показанный на рис. 5. Не трудно убедиться в существенном различии синтезированной модели от модели одноканальной системы обслуживания, рассмотренной выше, в которой емкость п склада Н, по определению, предполагалась равной бесконечности.

.Г

1 Р1Э

Р20 Г~

02 X 12 X > 22

у/г

«1

Ро» Рш Р2„

0п X 1 п 2п

Рис.5 Граф фазовых состояний одноканальной системы обслуживания с конечной емкостью складских помещений Нканала К

Исследуем характеристики выходящего потока обслуженных потребителей. Анализ процесса функционирования синтезированной математической модели обслуживающей системы с конечной емкостью п склада Н показывает, что система в любой момент времени (может находится в одном из двух взаимоисключающих друг друга режимах работы.

Режим С1 - в системе отсутствуют потребители продукции. Этому случаю сопоставлены фазовые состояния "О/ и 1} = 0, п1 (см. рис. 5). В режиме С1 случайные интервалы времени (у между моментами ухода обслуженных потребителей из системы зависит от фазовых состояний, з которых находилась система в момент поступления потребителя.

Режим С2. в этом случае предполагается, что при поступлении очередного потребителя в системе уже находится хотя бы один потребитель и канал К занят обслуживанием. Этому случаю сопоставлены фазовые состояния "//' (/=1,т;;'=1,л).

В рамках поставленных задач исследования нас, в дальнейшем, будут интересовать только предельные характеристики процесса функционирования системы обслуживания, т.е. ситуация, когда имеет место максимальный расход готовой продукции канала К. Этому условию, как было показано выше соответствует режим функционирования С2. В дальнейшем этот режим определим как предельный режим работы системы обслуживания.

Введение предположения о том, что имеет место режим работы С2 позволяет существенно упростить граф фазовых состояний, приведенный на рис. 5. В этом случае, вне зависимости от длины очереди потребителей в системе обслуживания, граф фазовых состояний системы, представленный на рис. 5, легко преобразуется к виду, приведенному на рис. 6

0 1 м- ц

гь

Рис 6 Граф фазовых состояний одноканалыюй системы в предельном режиме С2

Установим закон распределения случайной величины ^(времени расхода п порций материала из накопителя) в предположении того, что случайные слагаемые, входящие в сумму, представляют собой независимые случайные величины, подчиненные одному и тому же экспоненциальному закону распределения. Как известно из теории вероятностей, закон распределения суммы независимых случайных величин будет представлять собой композицию законов распределения случайных величин, входящих в сумму, получим

ЬУ(0 =

л!

-ц!

)

(8)

Математическое ожидание интервала времени 1Р затрачиваемого на полный расход п порций материала из накопителя Н определиться

О)

Соответственно средняя интенсивность полного расхода п порций материала определиться как

(10)

После составления системы алгебраических уравнений, описывающих вероятностное поведение процесса потребления и пополнения запасов в установившемся режиме, и ее решения получим следующие основные характеристики

Вероятность того, что система находиться в фазовом состоянии Ро, и на складских помещениях имеется ровно п порций материала, равна

Рп=-

И2

Вероятность того, что будет израсходовано / порций материала

(11)

И2

(ЛЦ 2 +Ц)

(12)

Вероятность того, что будет израсходовано ровно л порций материала и сработает датчик нижнего уровня, равна

р =р - и 3 "

Вероятность Рп равна вероятности Р3 задержки в обслуживании, запрета на выдачу продукции (материалов) потребителям. Вероятностью запрета Рз будем оценивать эффективность системы пополнения запасов склада Н канала К и использовать в качестве критерия. Чем меньше эта вероятность, тем выше эффективность системы обслуживания потребителей продукции. Поэтому одним из способов выбора наилучшей системы управления процессом пополнения запасов следует считать такой, при котором имеет место минимум вероятности запрета Р3 = Р„.

Другим альтернативным критерием будет Рв- вероятность того что система пополнения запасов включена. В данном случае имеет место равенство этих критериев.

Далее в разделе описываются методы минимизации вероятности задержки в обслуживании, такие как: управление емкостью складских помещений, и управление числом обслуживающих каналов. Проводится анализ оптимальной емкости складских помещений для случая, когда аналитический вид функции стоимости складских площадей равен ^х)=Ц(п).Для метода управления числом обслуживающих каналов, производятся расчеты, аналогичные расчетам для одноканальной системы. Полученные результаты сравниваются на основании двух критериев. Критерий Рз- задержки в обслуживании,(в общем случае характеризует ущерб, наносимый системе, в результате простоя обслуживающих каналов), Рв- вероятность включения системы пополнения запасов (Характеризует ущерб наносимый системе в связи с износом оборудования)

Однако так как понятие гарантированного промежуточного уровня запасов имеет самое широкое распространение в различных сферах промышленного производства и бытового обслуживания, при этом случаи, когда процесс пополнения запасов начинается только при нулевом уровне запасов продукции, является, скорее всего, исключением, чем правилом, делает необходимым рассмотреть третий способ минимизации задержки, а именно управление установкой датчика промежуточного уровня.

В дальнейшем будем считать, что емкость складских площадей Н равна порциям. Текущий расход материала со склада емкости Н будем обозначать буквой /'(/'= 1, п). Соответственно место установки датчика переменного уровня ДП обозначим, через К (к = 1, п). Следовательно при установке ДП на отметке К гарантированный запас материала (изделий) будет составлять (п - к) порций. Таким образом система пополнения запасов будет включаться всякий раз как только суммарный расход составит /' = К порциям.

Так, например, от объектов строительства на предприятие по производству строительных изделий поступает заказ на определенное количество стеновых панелей. Если предположить, что помимо этих заказов поступают определенное, в общем случае случайное, количество незапланированных запросов на стеновые панели, то суммарное количество заказов на стеновые панели и будут составлять текущий запас изделий на складе. Соответственно гарантированный запас (п - к) будет равен числу принятых ранее к производству заказов на стеновые панели.

В качестве критерия оценки эффективности функционирования выделенной подструктуры комплекса, непосредственно связанного с выбором величины (л-к) гарантированного запаса изделий (строительных материалов)

можно использовать вероятность того, что количество израсходованных порций продукции /' превысит заданное значение К.

Р{/>*} (14)

Другой формой этого критерия может служить вероятность того, что количество израсходованных порций продукции /' не превысит заданное значение К.

Р{/«=*} (15)

Помимо критериев (14) и (15) введем в рассмотрение, вероятность Р3 отсутствия изделий на складе Н канала КО. Как было показано выше, вероятность Р3 может служить в качестве одного из основных показателей характеризующих увеличение среднего времени ожидания потребителей в очереди, и как следствие этого увеличения среднего ущерба наносимого системе обслуживания. Другим не менее важным альтернативным показателем эффективности будет служить вероятность Рв того, что система пополнения запасов включена. Этим критерием по существу можно характеризовать частоту включения системы пополнения запасов, приводящей так же к возникновению ущерба, наносимого системе обслуживания в связи с энергетическими затратами, износом механизмов, например, поточно-транспортной системы и другими сопутствующими расходами. Очевидно, что рассмотренные критерии, их величина, непосредственно зависит от параметров обслуживающей системы таких как: производительность процесса производства изделий (материалов), интенсивность потребления изделий строительными объектами О, емкость п складских помещений Н канала КО и установленного уровня гарантированного запаса, поддерживаемого системой пополнения запасов.

При разработке математической модели структуры комплекса с заданным значением К гарантированного запаса продукции будем исследовать вероятностное поведение обслуживающей системы з предельном режиме функционирования, в предложении того, что в ней, в любой момент времени, находится хотя бы один потребитель, т.е. канал обслуживания КО занят.

На рис. 7 приведена математическая модель рассматриваемой подструктуры, представленная графом фазовых состояний склада Н, учитывая динамику производства порционного потребления продукции при заданном значении гарантированного запаса.

Рис 7 Граф фазовых состояний системы порционного расхода и пополнения запасов при заданном значении уровня гарантированного запаса К.

На этом рисунке первый индекс /(/=1 ,п) в обозначениях фазовых состояний "/'/ указывает на количество израсходованных порций изделий;

индекс у = 0,1 характеризует два состояния системы. При ] = 0 производится "чистый" расход продукции, при этом процесс производства с целью пополнения запасов прекращен; } = 1 - производится порционный расход изделий и одновременно с этим осуществляется пополнение запасов на складе Н. Из этого графа видно, что процесс пополнения запасов (производства) начинается всякий раз, как только будет израсходовано ровно /=К порций изделий. И следовательно (п-к) будет характеризовать собой величину гарантированного запаса продукции на складе Н.

Анализ этого графа (см. рис. 7) показывает, что в качестве управляемой переменной используется фазовое состояние "ЙТ при достижении которого, в результате расхода продукции, каждый раз начинается процесс пополнения запасов.

Поставим в зависимость от переменной К (К = 1, п) вероятностные критерии Р3, и Рв, вводя обозначения Р3(к), Рв(К).

Для того, чтобы получить количественную оценку критериев из (14), (15) и вероятностей Рз(к) и Рв(к) будем полагать, что средняя производительность процесса порционного пополнения запасов складских помещений Н равна X. Будем предполагать также, что средняя интенсивность потребления порций изделий строительными объектами СО равна /и. При этом будем считать, что Я и являются параметрами экспоненциальных законов распределения.

Как видно из графа, приведенного на рис. 7, вероятность Р3(к) отсутствия продукции тождественна вероятности Р„1 фазового состояния "л1". Следовательно при заданных значениях параметров X \л р соответствующим выбором фазового состояния "И" можно эффективно воздействовать на вероятности Рз(к), и Рв(к).

Исследуем установившийся режим работы системы при >и и введем

предварительное обозначение а~ ^ , для этого запишем алгебраические

уравнения для вероятностей фазовых состояний, после упрощения и решения которых получим следующие данные.

Вероятность, характеризующая, что в системе отсутствуют потребители, и она заполнена доверху.

Вероятность того, что в системе будет находиться ровно расчетное количество гарантированного запаса продукции

(16)

к

Рм№ =-

1=1

(17)

Вероятность задержки в обслуживании примет вид

Рз(к)-

¡=1

к + ^к-1 + а)а> ^а'Т^а1

1=1 1'=1 Л м ,

(18)

и вероятность того, что система пополнения запасов включена отобразиться как

Рв(к) = 1-

1

к ( к Уп-к ^

* + £(*-Г + а)а'+

Ы

А 1=1

(19)

Сравнение предельных значений критериев Рз(к) и Рв(к) из (18) и (19) показывает, что при к = 1 вероятность Рв(к) максимальна, в то время как вероятность Рз(к) минимальна. Соответственно при к = п вероятность Рв[к) минимальна, в то время как вероятность Рз(к) принимает максимальное значение. Это обстоятельство позволяет подтвердить вывод, о том, что существует некоторое оптимальное место установки датчика промежуточного уровня ДП, при котором достигается определенный компромисс между указанными критериями.

Исследуем граничные характеристики показателей качества системы. В данном случае, под граничными оценками будем понимать зависимости критериев Рг(к) и Рв(к) от предельного значения параметра а при Я = и, а=1.

Определим граничную оценку вероятности Рз(к) из (18) при а=1 в общем виде. Получим

Р3(к,1) = РП1(1<.1) =

2п-к + 3

(20)

Соответственно граничная оценка вероятности Рв(к) при а=1 определится как

2п - к+ 1

2п~к + 3

(21)

Подставляя в формулу (20) три значения переменной К, мест установки датчика промежуточного уровня ДП, получим вероятность того, что запасы продукции на складе находятся на нулевом уровне.

При к=1, л/2, п

Рз(ъ=)==^т^

п + 1 2 Зп + З Зп + З

(22)

Соответственно при тех же значениях переменной К граничные оценки, для вероятности Рв(к), из (21) определятся как

п + 1 п + 3

В качестве конкретного примера предположим, что емкость накопителя равна 10 порциям получим численные значения критериев Рз(к) и Рв(к)

Рз( 1) = 0,09 Рз(п) - 0,15 Рв(1) = 0,91 Рв(п) = 0,85

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 01 0.3 0.2 0.1

Рз(к), Рв(к)

Рв(к)

Рз(к)

Рис 8 Граничные прямые вероятностей Рз(т) и Рв(т) при а-1, п=10

На рис. 8 область допустимых значений вероятностей Рз{к), и Рв(к) при а<1 ограниченны соответствующими прямыми. Как видно из графика нижним ограничителем вероятностей служит непосредственно ось абсцисс этот теоретический случай имеет место при а=0.

Анализ результатов полученных выше, указывает на очевидных факт возможности уменьшения вероятности Р3(к, а) при увеличении емкости п складских помещений Н .С другой стороны более детальный анализ показывает, что эффект увеличения емкости склада может быть достигнут за счет правильного выбора места установки датчика промежуточного уровня ДП. В этой связи несомненный практический интерес представляет исследование зависимости места установки К датчика ДП от текущей величины параметра, (а), характеризующего собой отношение средней интенсивности // поступления потребителей продукции от объектов строительства в обслуживающую систему, к интенсивности Л потека производства изделий одного вида и их влияния на критерий Рз(к,а). С учетом сказанного, в качестве переменных будем рассматривать место установки К(к = 1, п) датчика промежуточного уровня ДП и величину параметра а (0 < а < 1).

На рис, 9 приведено семейство кривых зависимостей изменения вероятности Рз(к, а) от места установки К (к = 1, п) датчика ДП, построенных для различных значениях параметра а = 0,2; 0,4; 0,6; 0,8 при емкости складских помещений Н равном л=10 порциям

0,035 п

0,03 i ^ 0,025 -

X.

_ 0,02 -

к

■РГ

о- 0,015 -

0,01 -

0,005 -

0

2 3 4 5 6 7 8

9 10

п

Рис 9 Семейство кривых вероятностей Рз(к), (а=0,2;0,4;0,6;0,8)

Анализ данного графика показывает, что при использовании складских площадей малой емкости, в случае заполнения крупногабаритными изделиями целесообразно использовать соотношение между интенсивностями входящего потока заявок и потока обслуживания равное 0,2 так как вероятность задержки в обслуживании Рз в этом случае минимальна, напротив при больших емкостях целесообразнее стратегия при которой а=0,8.

В четвертом разделе производится обоснование информационного и программного обеспечения автоматизированной системы, разработанной на основе мат. модели описанной во втором и третьем разделах, а также сравнение данных rio ритмичности работы и остаткам на складах, полученных в ходе опытней эксплуатации системы, с реальными показателями строительных объектов.

Таким образом, в начале 4 раздела происходит сценка и выбор требуемого уровня автоматизации. После этого выбираются средства для реализации системы

1. В качестве веб-сервера взят Apache

2. В качестве основного языка программирования взят язык PHP

3. В качестве СУБД взята MySql

4. Модуль расчета функции методом МНК написан на C++

Алгоритм функционирования (рис. 10) показывает взаимосвязь основных блоков системы

1. Блок авторизации

Так как данная система предназначена для работы в сети Internet наличие этого блока диктуется обеспечением безопасности, также необходимо создать определенную иерархию пользователей и наделить каждого своими правами. Контроль над пользователями осуществляется администратором системы, в функции которого входят такие операции, как, создание нового пользователя, изменение прав существующего, удаление пользователя, создание дампа базы данных и т.д.

2. Блок меню

На начальном этапе в системе реализуется два пункта меню. Зто просмотр существующих данных и запись новых статистических данных, либо

обновление данных за определенный период времени, для дальнейшего пересчета функций.

3. Блок выбора интерфейса ввода

Данная система предоставляет для ввода данных три формата

XML-B настоящее время xml является одним из самых распространенных форматов для обеспечения взаимосвязи как между удаленными веб-службами, так и между отдельными компонентами одной системы. Вследствие широкого использования, он является хорошо оттестированным протоколом, что сокращает вероятность возникновения ошибок во время передачи данных. Наличие этого типа ввода данных в дальнейшем позволит интегрировать в систему уже готовые компоненты, использующие такой же протокол обмена данными.

CSV -данный формат, в основном, предназначен для ввода данных, которые были созданы в таких программах как Microsoft Excel, Open Office, которые наиболее часто используются в настоящее время на предприятиях для формирования отчетности.

Ручной ввод - основное назначение данного формата это правка существующих данных, и внесение дополнительных комментариев для более удобной дальнейшей работы, хотя он может быть использован и для непосредственного ввода информации.

4. Блок расчета аналитических данных

Представляет собой блок, который в соответствие с выбранными пользователем критериями производит расчет аналитических функций.

5. Блок вывода

Данный блок определяет интерфейс вывода, который в дальнейшем может быть изменен, без последствий для основной программы, за счет использования системы шаблонов.

Рис 10 Алгоритм функционирования C'A У

Ниже представлены графики запросов и комплектаций реальных объектов строительства, графики, полученные в ходе опытной эксплуатации САУ на объекте «Зеленоград» за июнь, июль 2007г., а также графики остатков на складах для номенклатур изделий НТ100 и НТ101.

Рис 11 График запросов изделий номенклатур НТ100 и НТ101 объектом строительства Зеленоград за июнь 2007г.

Рис 12 График комплектации объекта Зеленоград изделиями номенклатур НТ100, НТ101 заводом ЖБИ-3 июнь 2007г

дни

Рис 13 График остатков изделий НТ100, НТ101 на складах ЖБИ-3 июнь 2007г

дни

Рис 14 График запросов изделий номенклатур НТ100 и НТ101 объектом строительства Зеленоград за июль 2007г.

Рис 15 График комплектации объекта Зеленоград изделиями номенклатур НТ100, НТ101 заводом ЖБИ-3 июль 2007г

Рис 16 График остатков изделий НТ100, НТ101 на складах ЖБИ-3 июль 2007'г

Ниже представлены суммарные графики опытной эксплуатации САУ и суммарные остатки на складах за июнь, июль 2007г.

60

45

Рис 17График производства изделий опытной эксплуатации САУ 12 •

ю -

3

5

4

2 ]

I

о4-

I—в— нтюо1

|-о-НТЮ1|

1 2 3 4 5 дни

7 8

Рис 18 Суммарные остатки на складах в процессе опытной эксплуатации САУ по данным за июнь 2007г

3

5

12-1 10 -8 6

А -2 -0

-нт100 -нт101

4 5 дни

Рис 19 Суммарные остатки на скчадах в процессе опытной эксплуатации СА У по данным за июль 2007г

олытая эксплуатация! реальный, июнь | реальный, июнь ;

дни

Рис 20 Объемы производства изделия номенклатуры НТ100

реальные, июнь опытные, июнь опытные, июль реальные, июль

3 4 5 6 7 8 Рис 21 Остатки на складе

Сравнивая графики ритмичности поставок и остатков изделий на складах полученных на реальных строительных комплексах с этими же графиками полученными в результате опытной эксплуатации разработанной системы получим

1. График опытной эксплуатации имеет более сглаженную форму, чем графики комплектации реальных объектов строительства. Как результат это ведет к более низкому износу заводского оборудования, вследствие чего суммарная эффективность системы возрастает.

2. Исходя из сравнения графиков запросов объектов производства, можно определить гарантированный запас изделий на складе в нашем случае он равен, для изделия НТ100 - 4 шт., для изделия НТ101 - 7 шт.. Как следствие видим, что не происходит нарушение ритмичности поставок, то есть не возникают ситуации, когда запрашиваемого изделия в необходимом количестве нет на складе, что имеет место в реальном производстве.

3. Если сравнить остатки на складах, то можно получить максимальную разность между хранимыми изделиями.

Опытная эксплуатация, июнь

. 8-4=4 изд. Для НТ100

. 11-5=6 изд. Для НТ101

Опытная эксплуатация, июль

• 7-2=5 изд. Для НТ100

• 10-6=4 изд. Для НТ101

Реальный, июнь

• 15-0=15 изд. Для НТ100

» 14-0=14 изд. Для НТ101

Реальный, июль

• 17-0=17 изд. Для НТ100

• 14-0=14 изд. Для НТ101

Оценив эти данные можно прийти к выводу, что в процессе опытной эксплуатации системы имеет место более экономичное использование складских помещений, что в свою очередь, влияет на суммарную эффективность системы.

Основные выводы по работе

1. С учетом сложившейся на сегодняшний день ситуации в жилищном строительстве, когда объемы вводимого в эксплуатацию жилья почти в два раза меньше объемов эксплуатирующегося ветхого и аварийного жилья, а также учитывая высокую стоимость возводимого жилья. Крайне актуальной является задача, увеличения темпов строительства, а также снижение его стоимости, за счет увеличения доли крупнопанельного строительства в общем объеме.

2. Необходимо обеспечить ДСК достаточным объемом работ, так как если ДСК обслуживает один или два объекта строительства, проект является экономически невыгодным, также удаление объектов строительства не должно превышать 200 км. Крупные ДСК, обслуживающие большее количество объектов, необходимо переориентировать на выпуск наиболее часто использующихся при строительстве номенклатур изделий. В свою очередь ДСК должен обеспечивать своевременную поставку изделий в необходимом количестве на объекты строительства. Так как свидетельствует опыт, основным недостатком является факт

своевременного отсутствия изделий нужной номенклатуры в необходимом количестве на складах завода.

3. Выбор номенклатуры, и сбор статистических данных о запросах изделий строительными объектами позволяет получить аналитические функции представления для каждого типа изделий, а дополнительная оценка, посредством минимизации среднеквадратичного отклонения, выбрать из семейства функций оптимальный вариант, который может быть использован в дальнейшем как теоретическая база для построения систем управления.

4. Математическая модель жби как системы массового обслуживания в предельном режиме функционирования с ограничением по ёмкости складских помещений позволяет оценить эффективность работы завода, по выбранным критериям.

5. В результате теоретического анализа, разработки мат. модели и критериев эффективности, разработана и испытана система, которая позволяет получить более низкий износ заводского оборудования, более ритмичный поток поставок изделий на строительные объекты и более экономичное использование складских помещений предприятия.

Публикации по теме работы

1. Барский Р.Г. Ткаченко В.В. «Математическая модель структуры системы обслуживания строительного комплекса и расчет критериев оценки эффективности». Строительный вестник Российской инженерной академии. Выпуск 6 М. 2005 с. 199

2. Воробьев В.А. Барский Р.Г. Ткаченко В.В. «Стратегии управления многоканальными системами обслуживания», сб. научных трудов МАДИ «Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса» М. 2006 с. 111

3. Барский Р.Г. Ткаченко В.В. «Классификация строительных процессов и принципы их оптимизации» сб. научных трудов МАДИ «Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса» М. 2006 с. 135

4. Илюхин А.В Ткаченко В.В. «Комплексный подход к вопросу автоматизации на примере завода железобетонных изделий» «Academia. Архитектура и строительство» М, 2008 с 84.

5. «Исследование эффективности функционирования автоматизации систем массового обслуживания строительного комплекса». Материалы 13 Московской межвузовской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Подъёмно-транспортные, строительные, дорожные, путевые машины и робототехнические комплексы» М.; 2009, С. 253.

Подписано в печать 21 мая 2009 г. Формат 60x84/16 Усл.печ.л.1.0 Тираж 100 экз. Заказ №32 «Техполиграфцентр» Россия, 125319, г.Москва, ул. Усиевича, д. 8а. Тел./факс: 8 (499) 152-17-71 Т. 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. РАЗДЕЛ. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ РЫНКА СОВРЕМЕННОЙ СТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ.

1.1. Роль и основные виды железобетонных конструкций в современном строительстве.

1.2. Сравнительный анализ типовых методов жилищного строительства.

1.3. Динамика развития современного жилищного строительства РФ.

1.4. Государственные программы в жилищном строительстве и анализ состояния жилищного фонда РФ.

1.5. Выводы и постановка задачи исследования.

2. РАЗДЕЛ. СИНТЕЗ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПОТОКА ЗАЯВОК НА ИЗДЕЛИЯ СО СТРОИТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Условия проведения экспериментальных исследований.

2.2. Аппроксимация статических распределений аналитическими функциями.

2.3. Выводы по разделу 2.

3. РАЗДЕЛ. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С УЧЁТОМ ОСОБЕННОСТЕЙ ЖБИ.

3.1. Общие характеристики и оценка потоков в теории массового обслуживания.

3.1.1 Понятия потока заявок и потока обслуживании.

3.1.2 Основные характеристики простейших потоков.

3.2. Классификация систем массового обслуживания.

3.2.1 Одноканальные системы.

3.2.2 Неуправляемые многоканальные системы.

3.2.3 Управляемые многоканальные системы.

3.3. Системы массового обслуживания с конечной емкостью накопителей, понятие предельного режима функционирования.

3.4. Методы минимизации вероятности задержки в обслуживании.

3.4.1 Управление емкостью накопителя.

3.4.2 Управление числом обслуживающих каналов.

3.5. Математическая модель канала обслуживания с учетом гарантированного запаса продукции в предельном режиме функционирования.

3.6. Выводы по разделу 3.

4. РАЗДЕЛ. РАЗРАБОТКА И ОПЫТНАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОГО

УПРАВЛЕНИЯ ПРЦЕССАМИ ПОПОЛНЕНИЯ ЗАПАСОВ ЖБИ

4.1. Оценка и выбор требуемого уровня автоматизации.

4.2. Выбор требуемых средств реализации.

4.3. Разработка алгоритма функционирования.

4.4. Описание функционирования автоматизированной системы оптимального управления процессами пополнения запасов.

4.5. Результаты опытной эксплуатация автоматизированной системы оптимального управления процессами пополнения запасов ЖБИ.

4.6 Выводы по разделу 4.

1. Актуальность проблемы

Строительство как одна из основных инвестиционных отраслей оказывает большое влияние на экономику страны в целом. Эффективность капитальных вложений, технологическая структура основных фондов, реконструкция старых и темпы освоения новых производственных мощностей зависят от уровня развития капитального строительства. Основные экономические показатели -материалоемкость, трудоемкость и фондоемкость продукции любой отрасли во многом определяются соответствующими показателями продукции строительства. Чем ниже стоимость зданий и сооружений, тем ниже стоимость пассивной части основных производственных фондов предприятий, тем большая часть общих капитальных вложений может быть направлена, на увеличение активной части фондов, на совершенствование предметов труда.

Широкое применение в строительстве получили сборные железобетонные детали и конструкции, изготовленные на заводах или полигонах и доставляемые на объекты строительства в готовом виде. Применение крупноразмерных железобетонных элементов позволило основную часть работ по возведению зданий и сооружений перенести на завод с высокомеханизированным технологическим процессом, что существенно повысило производительность труда в строительстве.

Сборные железобетонные детали отличаются высоким качеством и долговечностью, не требуют специального ухода во время эксплуатации, их применение сокращает сроки строительства, уменьшает его трудоемкость, сокращает расход леса (так как отпадает необходимость в устройстве подмостей и опалубки) и металла (по сравнению со стальными конструкциями), упрощает производство работ в зимний период.

В настоящее время одной из наиболее остро стоящих проблем является жилищная проблема, однако для ее решения в первую очередь необходимо обеспечить население максимально доступным, с точки зрения стоимости, жильем, также темпы строительства должны быть достаточно высоки, для того чтобы скомпенсировать вывод из эксплуатации ветхого и аварийного жилья. Однако, оценив состояние и динамику развития жилищного сектора Российской Федерации в последние десятилетия, можно сделать вывод, о том, что темпов развития, недостаточно для решения поставленной задачи. В сложившейся ситуации, одним из решений является, проведение дополнительных исследований и внедрение в эксплуатацию новых алгоритмов управления работой предприятий по производству сборного железобетона. Так как показывает практика, схожие проблемы были успешно решены во второй половине прошлого столетия благодаря данному виду строительства.

Поэтому данная задача является актуальной, а при применении современной теоретической базы, и средств автоматизации вполне решаемой, о чем свидетельствуют результаты данной диссертационной работы.

2. Предмет исследований.

Структура оптимальной системы пополнения складских запасов на заводах по производству сборного железобетона, а также ее информационное и программное обеспечение.

3. Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности использования складских площадей на заводах сборного железобетона, за счет создания методики комплексного анализа процессов происходящих между производством и объектами строительства, и ее дальнейшая автоматизация.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи

3.1 Провести системный анализ входящих потоков заявок и исходящих потоков обслуживаний и установить законы их распределения.

3.2 Разработать аналитико-имитационную модель системы обслуживания в соответствии со стохастической природой входных и выходных потоков.

3.3 Сформировать критерии интегральной оценки эффективности функционирования модели, на основе графов фазовых состояний и алгоритмов работы системы.

3.4 С учетом сформированных критериев провести анализ технологического процесса производства железобетонных изделий, как объекта управления. Оценить результаты анализа в соответствии с существующими на сегодняшний день методиками расчета эффективности для данной отрасли строительства.

3.5 Разработать систему автоматизации производственных процессов завода ЖБИ на основании критериев интегральной оценки и оценить ее адекватность.

4. Методы исследования

При проведении системного анализа и разработке имитационной модели системы обслуживания использовались: теория графов, методы математического программирования, теория случайных процессов, теория массового обслуживания, имитационное моделирование. Разработка модели технологического процесса и ее последующая автоматизация проводились на основании: теории автоматического управления, методов оптимального управления, анализа и синтеза непрерывных и дискретных систем.

5. Научная новизна

Научную новизну работы составляют

• формализованное описание работы ЖБИ, как системы массового обслуживания, в условиях стохастической неопределенности.

• алгоритм прогнозирования и управления работой системы в предельном режиме, в соответствии с конечным уровнем складских запасов.

• методы поиска компромиссных решений при оценке эффективности функционирования системы по нескольким критериям.

• аналитико-имитационная модель системы, построенная в соответствии, с выведенными критериями оптимальной работы.

6. Практическая значимость работы

Полученные в ходе исследований и разработок данные, позволили эффективно решить проблему оптимального использования складских площадей на заводах сборного железобетона. Что непосредственно влияет на количество номенклатур выпускаемых изделии, и в свою очередь, совместно с автоматизацией процесса приема и управления заявками, позволяет существенно увеличить объемы выпуска необходимых номенклатур изделий, тем самым, создавая предпосылки для решения жилищной проблемы в России.

7. Апробация результатов работы

Сделаны доклады по результатам представленных исследований и получена их положительная оценка на следующих семинарах и конференциях:

Научно-исследовательские конференции Московского Государственного автомобильно-дорожного института (2004 - 2008 г.)

13 Московская международная межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных Москва 2009 г.

Результаты работы были внедрены и используются на ОАО «Моспромстройматериалы».

По материалам диссертации опубликованы 5 статей.

8. На защиту выносятся

Математическая модель потока заявок строительных объектов в изделиях определенных номенклатур

Математическая модель жби как системы массового обслуживания в предельном режиме функционирования с ограничением по ёмкости складских помещений

Автоматизированная система оптимального управления процессами пополнения запасов материалов при заводском производстве железобетонных изделий

9. Структура и объем диссертационной работы

Диссертация содержит введение, 4 главы, общие выводы,

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

• С учетом сложившейся на сегодняшний день ситуации в жилищном строительстве, когда объемы вводимого в эксплуатацию жилья почти в два раза меньше объемов эксплуатирующегося ветхого и аварийного жилья, а также учитывая высокую стоимость возводимого жилья. Крайне актуальной является задача, увеличения темпов строительства, а также снижение его стоимости, за счет увеличения доли крупнопанельного строительства в общем объеме.

• Необходимо обеспечить ДСК достаточным объемом работ, так как если ДСК обслуживает один или два объекта строительства, проект является экономически невыгодным, также удаление объектов строительства не должно превышать 200 км. Крупные ДСК, обслуживающие большое количество объектов, необходимо переориентировать на выпуск наиболее часто использующихся при строительстве номенклатур изделий. В свою очередь ДСК должен обеспечивать своевременную поставку изделий в необходимом количестве на объекты строительства. Так как свидетельствует опыт, основным недостатком является факт своевременного отсутствия изделий нужной номенклатуры в необходимом количестве на складах завода.

• Выбор номенклатуры, и сбор статистических данных о запросах изделий строительными объектами позволяет получить аналитические функции представления для каждого типа изделий, а дополнительная оценка, посредством минимизации среднеквадратичного отклонения, выбрать из семейства функций оптимальный вариант, который может быть использован в дальнейшем как теоретическая база для построения систем управления.

• Математическая модель жби как системы массового обслуживания в предельном режиме функционирования с ограничением по ёмкости складских помещений позволяет оценить эффективность работы завода, по выбранным критериям.

• В результате теоретического анализа, разработки мат. модели и критериев эффективности, разработана и испытана система, которая позволяет получить более низкий износ заводского оборудования, более ритмичный поток поставок изделий на строительные объекты и более экономичное использование складских помещений предприятия.

1. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.

2. Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы массового обслуживания. М.: Изд-во МГУ, 1984.

3. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем, М: Высшая школа, 1985.

4. Иголкин В.Н. Об оптимизации одной системы массового обслуживания // Вопросы механики и процессов управления. Вып.15. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1992.

5. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения, М: Наука, 1988.

6. Вентцель Е.С. Исследование операций, М:Наука, 1980.

7. Лифшиц А.Л. Статистическое моделирование СМО, М., 1978.

8. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем, М: Высшая школа, 1985.

9. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика, М: Высшая школа, 2001.

10. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. Пер. с англ. М.: Мир, 1991.

11. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979.

12. Таха X. Введение в исследование операций. В 2-х книгах. Кн. 2. М.: Мир, 1985.

13. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложения. — М.:Мир, 1995.

14. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. — М.: Наука, 1989.

15. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. —М.: Наука, 1987

16. Федосеев Ю.Н. Методы анализа систем массового обслуживания. М.: Изд. МИФИ, 2002

17. Риордан Дж. Стохастические системы обслуживания. — М.: Связь, 2003.

18. Авен О.И. и др. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука, 2004. - 464 с.

19. Печинкин А.В., Чаплыгин В.В. Стационарные характеристики системы массового обслуживания. Автоматика и телемеханика, 2004

20. Барский Р.Г., Воробьев В. А. Моделирование и оптимизация САУ процессами пополнения запасов раздаточных бункеров: Учебное пособие/МАДИ. 1994 г.

21. Барский Р.Г., Воробьев В. А. Основы синтеза структур системуправления производительностью технологических процессов и производств строительных материалов и их оптимизация // Строительство №8 Изв. Вузов. Новосибирск. 1998

22. Барский Р.Г., Воробьев В. А., Звягин Г.М. Проектирование Автоматизированных систем управления и контроля в строительном производстве. Москва 1999

23. Афанасьев В.А., Шишкин А.И. Методы организации работ в строительстве: Учеб. Пособие,- Петрозаводск: Изд-во Петрозаводск. Ун-та, 1983

24. Соболев В.И. Методы оптимизации проектных решений строительного производства/ Новочерк.гос.техн. ун-т- Новочеркасск, 1999

25. Соболев В.И. Оптимизация строительных процессов/ Ростов н/ Д. Феникс 2006.

26. Барский Р.Г. Математические модели одноканальных систем обслуживания с приоритетом: Сб. научн. Тр. МАДИ 1992

27. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях / Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев С.М. и др. -Новосибирск: Наука, 1990

28. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1999.

29. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети. М.: Наука, 1995.

30. Белов В.В., Воробьев Е.М., Шаталов В.Е. Теория графов. — М.: Высш. шк., 2003

31. Берж К. Теория графов и ее применения. — М.: Изд-во иностр. лит., 2002.

32. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука, 2005.

33. Евстигнеев В.А., Касьянов В.Н. Теория графов: алгоритмы обработки деревьев. Новосибирск: Наука, 1994.

34. Ершов А.П. Введение в теоретическое программирование. Беседы о методе. М.: Наука, 2006.

35. Зыков А.А. Теория конечных графов. Новосибирск: Наука, 1999.

36. Зыков А.А. Основы теории графов. М.: Наука, 1994.

37. Касьянов В.Н. Оптимизирующие преобразования программ. М.: Наука, 1998.

38. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 3. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978.

39. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 2003.

40. Лекции по теории графов. В.А.Емеличев, О.И.Мельников, В.И.Сарванов, Р.И.Тышкевич. М.: Наука, 2000.

41. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.:1. Мир,2001.

42. Ope О. Теория графов. М.: Наука, 1988.

43. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю.; Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1990.

44. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 2004.

45. Уилсон Р. Введение в теорию графов. — М.: Мир, 1997.

46. Успенский В.А., Семенов А.Л. Теория алгоритмов: основные понятия и приложения. М.: Наука, 1987.

47. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1993.

48. Харари Ф., Палмер Э. Перечисление графов. М.: Мир,1987.

49. Berge С. Graphs (second revised edition), North Holland, Amsterdam - New York - Oxford, 1995.

50. Bondy J.A., Murty U.S.R. Graph theory with applications, North -Holland, New York Amsterdam - Oxford, 1996.

51. Golumbic M.C. Algorithmic graph theory and perfect graphs. -Academic Press, New York, 2000.

52. Toft В., Jensen T.R. Graph colouring problems. John Wiley & Sons, • Inc., 1994.

53. Tutte W.T. Graph Theory. Addison-Wesly, 1994.

54. Бусленко B.H. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем М.:Наука, 1997

55. Ю. Колесов, Ю. Сениченков Моделирование систем. Динамические и гибридные системы М: БХВ-Петербург, 2006

56. Е. Кудрявцев. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем. М.: ДМК Пресс, 2003.

57. Ю.Колесов, Ю.Сениченков. Визуальное моделирование (Model Vision Studium). СПб: Мир и Семья, 2000

58. В. Дьяконов. VisSim+Mathcad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование М.: СОЛОН-Пресс, 2004.

59. В.Д. Боев. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World СПб.: БХВ-Петербург, 2004

60. Современное состояние теории исследования операций / Под ред. Н.Н.Моисеева. М.: Главная редакция физико-математической литературы, 1999.

61. Бурков В.Н. Математические основы теории активных систем. М.: Наука, 1995.

62. Кельтон В.Д., Лоу A.M. / Имитационное моделирование, изд. / СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004.

63. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование : Пер. с англ.-М.:Мир, 1997.-646с.

64. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, СВ. Емельянов и др.; Под общ. ред. СВ. Емельянова и др.- М: Машиностроение; Берлин: Техник,1988.-520с.

65. Советов Б Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов 3-е изд., -М.:Высш.шк„ 2001. -343с.

66. Aksyonov К., Klebanov В., Hrenov A. Computer-aided design system of simulation business process model // Proceedings of the 4th IMACS Symposium on Mathematical Modeling,

67. ARGESIM Report no. 24. -Austria, Vieena University of Technology. 2003. P. 1414-1420.

68. Сходимость вероятностных мер. M.: Наука, 1997.

69. Теория случайных процессов. М. Физматлит, 2003.

70. Лифшиц. Устойчивые распределения, случайные величины и процессы.СПбГУ, 2007.

71. Розанов. Случайные процессы. М.: Наука, издания 1991.

72. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1982

73. Крамер Г., Лидбеттер М. Стационарные случайные процессы. -М.: Мир. 1989 г.

74. Натан А.А. Случайные процессы: Учебное пособие. М.: МФТИ, 1988

75. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2001.

76. Комени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1982.

77. Миллер Б.М., Панков А.Р. Теория случайных процессов в примерах и задачах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

78. Климов Г.П., Кузьмин А.Л. Вероятность, процессы, статистика. Задачи с решениями. М.: изд. МГУ, 1985

79. Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы. М.: Наука, 1986.г.

80. И. И. Гихман, А. В. Скороход, М. И. Ядренко . Теория вероятностей и математическая статистика. Киев Высшая школа,1989.

81. И. И. Гихман, А. В. Скороход. Введение в теорию случайных процессов. М.-Наука, 1991.

82. Роберт Л. Круз. Структуры данных и проектирование программ. Бином. Лаборатория знаний 2008 г.

83. В. Грекул, Г. Денищенко, Н. Коровкина. Проектирование информационных систем. Учебное пособие (2-е издание) Интернет-университет информационных технологий 2008 г.

84. Виснадул Б., Гагарина О., Кокорева И. Технология разработки программного обеспечения. Учебное пособие Инфра-М 2008 г.

85. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. М.Мир,2004.

86. С.Макконнелл, Профессиональная разработка программного обеспечения. Символ-Плюс 2007 г.

87. С.Макконнелл, Совершенный код. Символ-Плюс 2006 г.

88. Л. Аткинсон, 3. Сураски., РНР 5. Библиотека профессионала. Символ-Плюс 2006.

89. David Lane, Hugh Е. Williams., Web Database Application with PHP and MySQL, 2nd Edition O'Reilly 2007

90. Котеров Д. В., Костарев А. Ф. РНР 5 В Подлиннике. БХВ-Петербург, 2006 г.

91. Лаура Томсон, Люк Веллинг. Разработка Web-приложений на РНР и MySQL . ДиаСофтЮП, 2003 г.

92. Christopher Cosentino. Advanced РНР for Web Professionals Prentice Hall PTR 2002

93. Рич Боуэн, Аллан Лиска, Дэниэл Лопес Ридруэйо. Apache. Настольная книга администратора. ДиаСофтЮП, 2002 г.

94. Ульман Л. MySQL Руководство по изучению языка. ДМК Пресс; Питер 2004 г.

95. Артеменко Ю.Н. MySQL: Справочник по языку. Диалектика, 2005 год

96. Robert Sheldon, Geoff Moes. Beginning MySQL. Wrox (March 21, 2005);

97. Л. Аткинсон. MySQL. Библиотека профессионала. Диалектика 2002 г. ;

98. Стивен Хольцнер РНР в примерах Диалектика 2004 г. ;

99. Кристиан Дари, Богдан Бринзаре, Филип Черчез-Тоза, Михай Бусика. AJAX и РНР. Разработка динамических веб-приложений. Символ-Плюс, 2006 г.

100. Д. Скляр, А. Трахтенберг. РНР. Рецепты программирования. БХВ-Петербург, 2007 г.

101. Эд Леки-Томпсон, Хьяо Айде-Гудман, Алек Коув, Стивен Д. Новицки. РНР 5 для профессионалов. Вильяме, 2006 г.

102. Люк Веллинг, Лора Томсон. Разработка Web-приложений с помощью РНР и MySQL . Вильяме, 2007 г.1. Листинг кода