автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная оценка длительности производственного цикла изготовления высокотехнологичных изделий для машиностроения

ЦС 658.011

.56

60461278?

На правах радсрписи

КРУТИХИН АЛЕКСЕЙ ДМИТРИЕВИЧ

ВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ДЛИТЕЛЬНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЦИКЛА ИЗГОТОВЛЕНИЯ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ ДЛЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ

пециальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (в машиностроении и приборостроении)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 8 ноя 2010

Ижевск-2010

004612787

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшей профессионального образования «Ижевский государственный технический уни верситет» (ГОУ ВПО «ИжГТУ», г. Ижевск)

Научный руководитель: кандидат технических наук,

доцент Кузнецов А.П.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

доцент Коршунов А.И., ГОУ ВПО «ИжГТУ», г. Ижевск

Защита диссертации состоится « 25 » ноября 2010 г. в 12°° часов на заседании диссертационного совета Д212.065.06 Ижевского государственного технического университета по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7.

Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, просим выслать по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. С авторефератом можно ознакомиться на официальном сайте ИжГТУ: www.istu.ru.

Автореферат разослан « 22 » октября 2010 г.

кандидат технических наук,

доцент Галимов М.Р., ООО НПО «Компьютер»,

г. Ижевск

Ведущая организация: ОАО «Боткинский завод», г. Воткинск

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время для машиностроительного производства одной из наиболее важных задач является снижение временных и финансовых затрат, связанных с изменением их номенклатурной модели. Актуальность представляемого на защиту диссертационного исследования для современного состояния машиностроения России определяется частой сменой номенклатуры выпускаемых изделий, что характеризуется большими затратами времени и финансов при их изготовлении. Это происходит из-за того, что предприятие, имея стабильную номенклатуру заказов, вынуждено, в силу разных причин, брать инициативные заказы (в работе автором под инициативным понимается заказ, полученный в результате маркетингового поиска и не учитываемый производственной программой). Как правило, данные заказы включают изготовление высокотехнологичных изделий, отличающихся повышенной сложностью, что влечет за собой необходимость решения задачи оперативного управления такими заказами, которая характеризуется аспектами технического, экономического и организационного характера. Основными аспектами в контексте решаемой задачи диссертационной работы являются: экономический -оперативный расчет трудоемкости изготовления инициативного заказа, а также длительности производственного цикла в целом и организационный - мониторинг его прохождения по этапам производственного цикла.

Многие вопросы повышения эффективности в данной области решены. Такие ученые, как И.М. Бабука, А.Д. Гальцов, М.И. Ипатов, С.Н. Колесников, Б.И. Кузин, В.Б. Либерман, В.М. Макаров, С.П. Мтрофанов, Ю.С. Шарин, Якимович Б.А. и др., внесли существенный вклад в повышение эффективности отечественного машиностроения как с позиции развития технологий, так и с позиции развития информационного и организационного аспектов функционирования предприятий.

Вопросами организации планирования и мониторинга производства занимались и занимаются такие ученые, как Ю.Е. Звягинцев, Ю.Т. Калиберда, А.Н. Климов, В.А. Козловский, Т.Г. Крайкова, В.А. Летенко, С.А. Соколицин, Дж.В. Стивинсон, У.О. Уайт и др. В их трудах решены вопросы, связанные с планированием и мониторингом производства, разработано соответствующее теоретическое обеспечение, которое нашло внедрение на производствах массового и серийного характера

В данной диссертационной работе решается задача повышения эффективности производства инициативных заказов с использованием автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности проговодственного цикла и межоперационных перерывов при изготовлении заказов в многономенклатурном машиностроительном производстве в рамках концепции CALS - технологий. В основу работы системы положены: вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов инициативных заказов; методика прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на этапах принятия решения.о постановке инициативного заказа в производство. Таким образом, для современного многономенклатурного производства со своими специфическими требованиями и в условиях периодического поступления инициативных заказов, когда годовая производственная программа фактически изменяется, данная диссертационная работа, направленная на повышегше эффективности всех этих процессов, является актуальной.

Объектом исследования является единичное и мелкосерийное производство в условиях высокой вариативности номенклатуры заказов.

Предметом исследования является прогнозная оценка временных затрат на выполнение заказов, производимая на ранних этапах подготовки производства, а также мониторинг процесса выполнения заказа

Цель исследований. Повышение эффективности производственных систем машиностроения в условиях высокой вариативности номенклатуры за счет разработанного математического и информационного обеспечения прогнозной оценки временных затрат на выполнение инициативных заказов, производимой на ранних этапах подготовки производства, а также последующего систематического контроля процесса выполнения заказа. Основные задачи исследования.

1. Проведение комплексного анализа многономенклатурного производства с целью определения основных функций автоматизированной системы, которые должны быть исследованы и в дальнейшем реализованы в рамках диссертационной работы для достижения поставленной цели.

2. Разработка общего подхода к организации прогноза и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве на основе теории конструктивно-технологической сложности.

3. Разработка методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства на основе вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов с применением теории конструктивно-технологической сложности.

4. Разработка информационного и программного обеспечения автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов при изготовлении заказов в многономенклатурном машиностроительном производстве.

5. Апробация разработанной методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в реальных условиях производства

Методы исследований. При решении поставленных задач использовались: методы математической статистики, теория графов, теория множеств, основные положения теории конструктивно-технологической сложности. При разработке программного обеспечения применялся язык ЦМЬ, методы объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП), основные положения объектно-ориентированного программирования и теории реляционных баз данных.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждается итогами проведенного эксперимента

Научная новизна.

1. Получил дальнейшее развитие метод нормирования, основанный на оценке конструктивно-технологической сложности детали машиностроения, в котором впервые реализована возможность учета времени межоперационных перерывов в технологическом процессе.

2. Впервые автором предложена вероятностная модель синтеза маршрутных

технологических процессов на основе декомпозиции детали на конструктивно-технологические элементы согласно теории конструктивно-технологической сложности. Применение данной модели позволяет получить наиболее вероятный технологический маршрут изготовления детали на ранних этапах подготовки производства

3. Оригинальным научным результатом является определение значимости влияния организационно-технического уровня производства на время межоперационных перерывов, что позволяет оценивать и совершенствовать производственные системы машиностроения как сложные системы.

4. На основе теории конструктивно-технологической сложности и технологии штрих-кодирования разработаны методические рекомендации по организации мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств.

Практическая ценность. Практическое значение работы состоит в том, что содержащиеся в ней математическое и информационное обеспечение, выводы и практические рекомендации исследования обеспечивают решение вопросов, связанных с оперативностью и точностью прогноза временных затрат, совершенствованием производственных систем, снижением трудоемкости, повышением рентабельности и конкурентоспособности продукции.

Вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов используется в качестве основного инструмента при расчете длительности производственного цикла и оценке межоперационных перерывов.

На основе теоретических разработок и практических исследований была разработана автоматизированная система поддержки принятия научно обоснованных решений о постановке инициативных заказов в производство. Применение данной системы позволяет определить на ранних этапах подготовки производства длительность инициативного заказа и провести мониторинг его изготовления, что в свою очередь повышает эффективность производства таких заказов. Использование системы на постоянной основе в дальнейшем позволяет повысить точность расчета длительности производственного цикла, а также выработать комплекс мероприятий по снижению межоперационных перерывов. Автоматизированная система позволяет руководителям производства оперативно реагировать на отклонения в сроках при изготовлении заказов.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и практических исследований были использованы при разработке автоматизированной системы, выполняющей прогноз длительности производственного цикла и межоперационных перерывов, а также последующий мониторинг в автоматизированном режиме. Элементы автоматизированной системы в виде разработанной методики прогноза длительности производственного цикла и межоперационных перерывов прошли апробацию на предприятиях Уральского региона.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на: научно-технической конференции «Значение научной работы в процессе подготовки конкурентоспособных специалистов для предприятий Удмуртии» (Ижевск, май, 2006 г.); научно-технической конференции, ОАО «Боткинский завод» (Воткинск, март, 2008 г.); научных семинарах ИжГТУ. Диссертационная работы была выполнена в рамках гранта по государственной поддержке ведущих научных школ РФ (НШ-2010) на тему «Разработка теоретических основ структур-стратегий ПС машино-

строения и создание концепции информационной системы моделирования и управления ресурсами, резервами и результатами сложных технических систем».

Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 11 печатных работах, из них 6 - в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук.

Структура и объем работы. Диссертация состоит го введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа изложена на 138 страницах машинописного текста, содержит: _П. таблиц, _58_ рисунков. Список литературы состоит из _85_ наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность работы.

В первой главе выполнен анализ научных исследований и практических разработок в области повышения эффективности машиностроительных производств как с позиции развития технологий, так и с позиции развития информационного и организационного аспектов функционирования предприятий. Представлена необходимость выполнения прогноза длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства. Обосновывается целесообразность применения мониторинга в многономенклатурном машиностроительном производстве.

Для большинства машиностроительных предприятий показатель длительности производственного цикла имеет большое значение и крайне важно сохранить его фактическую продолжительность приближенной к расчетной величине, а в лучшем случае - сократить, особенно это актуально для высокотехнологичных изделий, доля которых в составе инициативных заказов преобладает. Кроме того, немаловажной является возможность прогнозной оценки данного показателя на ранних этапах и стадиях жизненного цикла изделия, в том числе, и на этапе принятия решения о постановке изделия в производство.

Для настоящей диссертационной работы определено, что решение задачи прогнозной оценки временных затрат на изготовление изделия должно быть как для этапа технологической подготовки производства, так и для более раннего этапа -этапа конструкторской подготовки производства.

Определено, что одним из путей сокращения длительности межоперационных перерывов является реализация систематического контроля их продолжительности. В этом случае становится возможным немедленно реагировать на любые отклонения от запланированных временных норм в производственном цикле и, как следствие, удерживать межоперационные перерывы в заданных временных границах. Следствием всего этого является более рациональное использование рабочего времени, что в конечном итоге приведет к уменьшению длительности производственного цикла.

Еще одним аргументом в пользу выполнения систематического контроля является то, что в большинстве случаев на предприятиях не ведется учет и анализ фактической продолжительности производственного цикла. Это приводит к большим потерям, выражающимся в замедлении оборачиваемости оборотных средств, вложенных в незавершенное производство, в несоблюдении сроков выпуска продукции, снижении производительности общественного труда и т.п. Фактическая продолжительность цикла намного превышает его расчетную величину.

Во второй главе изложены основные этапы разработки методик прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве на основе теории сложности и технологии штрих-кодирования.

Основной идеей разрабатываемой методики прогнозирования является возможность выполнения прогноза длительности производственного цикла (ПЦ) и межоперационных перерывов (МП) на ранних этапах подготовки производства.

Решающая данную задачу методика прогнозирования основывается на применении теории конструктивно-технологической сложности, методах математической статистики и теории графов. Возможность выполнения прогноза длительности ПЦ и МП позволит осуществлять экономическую оценку производства изделия еще на этапе конструкторской подготовки производства.

Определено, что в автоматизированной системе прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов должно быть реализовано выполнение следующих основных функций:

1. Прогноз длительности ПЦ и МП на этапе конструкторской подготовки производства (КПП).

2. Прогноз длительности ПЦ и МП на этапе технологической подготовки производства (ТПП), выполняемый на основе разработанного ТП. Целью данного прогноза является более точная оценка временных затрат, а также создание контрольных точек для последующего систематического контроля.

3. Мониторинг производственного цикла, включающий в себя контроль времени начала и завершения технологических операций, а также контроль длительности межоперационных перерывов.

Длительность производственного цикла представлена как:

ТК - (Тст + + Тц , (1)

где ТСт - штучно-калькуляционное время;

Т[т-время межоперационных перерывов;

кт - коэффициент перевода рабочих дней в календарные (отношение числа календарных дней к числу рабочих дней в году);

к0цс, - коэффициент, учитывающий перерывы на межремонтное обслуживание оборудования и организационные неполадки (обычно 1,15 - 1,2);

Ты - время естественных процессов.

Задача расчета штучно-калькуляционного времени на ранних этапах технологической подготовки производства успешно решена в рамках теории конструктивно-технологической сложности. Данная теория была разработана УГТУ (УПИ) профессором Шариным Ю.С. и нашла дальнейшее теоретическое и практическое развитие в работах научной школы профессора Якимовича Б.А.

В основе методики для расчета длительности межоперационных перерывов предлагается использовать методы математической статистики как для этапа ТПП, так и для этапа КПП. Однако отсутствие технологического процесса на этапе КПП не позволяет определить МП соответствующие изготавливаемому изделию и рассчитать их общую продолжительность.

В качестве решения данной проблемы автором предлагается вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов на основе теории конструктивно-технологической сложности. Использование данной модели позволит получить наиболее вероятный маршрутный технологический процесс на этапе КПП, на основе которого может быть рассчитано время межоперационных перерывов. Определение наиболее вероятного технологического маршрута заключается в выделении конструктивно-технологических элементов (КТЭ) изготавливаемой детали и последующем формировании множества технологических операций, приметаемых для их получения. На основе полученного множества технологических операций, собранных статистических данных и сформулированных автором правил форми-

руется наиболее вероятный технологический маршрут.

В соответствии с работами И.М. Бабука технологический процесс, в зависимости от характера и точности операций, может быть разделен на 13 этапов: заготовительный, черновой, термический I, получистовой I, термический II и т.д. В каждый этап включаются однородные по характеру и точности методы обработки различных поверхностей, выполняемые один за другим. Для конкретной детали, в зависимости от ее точности, материала и вида термообработки, а также для целых производственных систем, некоторые из этапов могут отсутствовать.

Данное разделение технологического процесса на этапы может быть представлено в виде множества:

ЕТРПСк = {ЕТР"Ск, ЕТР"С',..., ЕТР™1}, (2)

где ЕТРПС> - множество всех возможных этапов технологического процесса для ¿-ой производственной системы;

ЕТР"С> - ¡-ый этап технологического процесса для к-ой производственной системы.

Каждому из этапов множества ЕТРПС> соответствует множество возможных технологических операций ТО™1'', ТО..., ТО^г', характерных для данного

этапа / в рамках рассматриваемой производственной системы.

Таким образом, любой маршрутный технологический процесс можно представить как упорядоченное множество технологических операций ТО™'1 ■

Данное упорядоченное множество может быть представлено в виде ориентированного графа G77-(Fг/-,£г/'",), где Утр- - множество вершин графа, а Етг" - упорядоченное множество ребер графа. Вершинам графа будут соответствовать технологические операции, а ребрам графа - порядок их следования (маршрут выполнения).

Задача синтеза маршрутного технологического процесса для конкретной детали заключается в формировании множеств УТР" и Етг-. Методика применяется на этапе конструкторской подготовки производства, т.е. на начальных стадиях технической подготовки производства, когда в наличии имеется лишь комплект конструкторской документации, что является новым решением.

Множество Утр" формируется на основе теории конструктивно-технологической сложности (КТС).

Каждый конструктивно-технологический элемент представляет одну или несколько поверхностей детали, для обработки которых применяется одна технологическая операция.

Исходя из этого, каждому КТЭ сопоставлена технологическая операция, используемая для его обработки.

Множество Етр- формируется на основе методов математической статистики, теории вероятностей и теории графов. Задача формирования множества Етр■ сводится к задаче о нахождении кратчайшего пути следующим образом:

1) Определены все возможные технологические операции для каждого этапа ЕТР,ПСк в рамках рассматриваемой производственной системы. Сформировано множество ЕТРПС> ■ При этом возможно существование ЕТР,ПСк =0 в случае отсутствия технологических операций соответствующих /-му этапу.

2) Сформировано множество Епс> всех возможных переходов между тех-

нологическими операциями, полученными на предыдущем этапе Епс> = {(ТО™',ТО"г')е ЕТР"С> хЕТР"Ск -.возможен переход из ТО^ в

то™'}. (3)

3) Назначены веса полученным переходам множества ЕПСк ■ В качестве веса используется вероятность осуществления данного перехода. Сформировано множество РПСк.

Множества ЕТРПСк, Епс> и РПСк образуют ориентированный взвешенный граф ОПСк (ЕТРПС> ,ЕПСк). При этом для любого маршрутного технологического процесса, представленного с помощью графа, справедливо с77'- < опс' ■ Т.е. любой С7'" будет являться подграфом (компонентой) графа Спс'1 ■

С учетом дальнейшей реализации методики на ЭВМ с использованием одного из языков программирования, граф Спс> представлен в виде матриц смежности

АМ и вероятностей РМ. Однако в связи с достаточно большим количеством возможных этапов и соответствующих им технологическим операциям полученный граф рассматривается в виде множества отдельных подграфов. Каждый из подграфов описан матрицей смежности и вероятностей.

Множество всех матриц смежности графа Спс' обозначим как АМПСк, тогда:

АМПСк = {АМ^, АМ™;}, (4)

где АМ - множество матриц смежности, описывающих подграфы, представленные отдельными этапами ЕТР'1С';

АМ^к - множество матриц смежности, описывающих подграфы, представленные межэтапными переходами ЕТР"С> - ЕТР"С' ■

Множество АМ"пк может быть записано следующим образом:

(5)

(6)

где к,1 = 1,2,3,...,«.

Формирование матриц АМ^Т' осуществляется в соответствии со следующим правилом:

1, если возможен переход с ТО["'' на ТО™'' (7)

-Етр1 =

О, если переход с ТО^ТР' на ТО™'' невозможен.

Множество АМрг,к может быть представлено как:

1 Ех1

АМ^-~{ЛМ^Г<''\1<]), (8)

АМ^' (9)

где к,1 = 1,2,3,. ..,п.

осуществляется в соответствии со следующим

(10)

Множество всех матриц вероятностей графа Олс' обозначим как РМПС' '•

где РМг£к - множество матриц вероятностей РМ]Щ5, описывающих подграфы, представленные отдельными этапами ЕТР"Ск;

РМ& - множество матриц вероятностей , описывающих под-

графы, представленные межэтапными переходами ЕТР"Ск - ЕТР"Ск ■

Элементами матриц РМ^ и РМ^'ЕТР> будут вероятности осуществления перехода с ТОЦГ1] на ТО, П) для РМ™'; и перехода с ТО*ТР' на ТО?*' для РМ^"' соответственно.

пск

Имея в наличии множество ЕТРПСк и множества ЕПСк и Рпс>, образующие ориентированный взвешенный граф Спс', или множества АМПС> и РМПСк, описывающие данный граф с помощью матриц смежности и вероятностей, для заданного ¥ТРм может быть определен маршрут, проходящий через все вершины множества Утр" (все технологические операции) и имеющий наибольшую вероятность. Данный маршрут является искомым множеством Етг" графа Отг" . Эта задача сформулирована в работе как задача нахождения кратчайшего пути, если вместо вероятностей использовать логарифмы вероятностей. Тогда произведение вероятностей преобразуется в сумму логарифмов вероятностей: если Р = Р1у.Р2х ...х Рк - вероятность технологического маршрута, тогда 1—»2—*тогда:

Задача максимизации вероятности Р эквивалента задаче максимизации величины Поскольку 1 ёР < 0, задача максимизации величины эквивалентна задаче минимизации Заменив в полученном графе вероятности Рк на величины -\%Рь получим граф, к которому можно применить алгоритм нахождения кратчайшего пути. Для алгоритма нахождения кратчайшего пути сформулированы следующие правила:

1. Обход вершин, представленных множеством УТР", начинается с технологических операций, относящихся к этапу технологического процесса с меньшим индексом и заканчивается технологическими операциями, относящимися к этапу с наибольшим индексом.

2. Переход к следующему этапу производится только после обхода всех вершин в рамках текущего этапа.

РМПСк = {РМ%>,РМ™'),

(П)

\ъР = \%Рх+\ъРг+...+ \ъР„

(12)

Таким образом, для применения данной модели необходимо:

- сформировать множество ЕТРПСк всех возможных технологических операций для каждого из этапов технологического процесса;

- сформировать множество матриц смежности ЛМ пс>, описывающее множество всех возможных переходов между технологическими операциями;

- сформировать множество матриц вероятностей РМПС>, содержащее вероятности выполнения перехода для элементов множества АМпСк;

- на основе множества конструктивно-технологических элементов исследуемой детали сформировать множество ¥ТР" ;

- на основе методов математической статистики, теории вероятностей и теории графов сформировать множество Е " , являющееся наиболее вероятным технологическим маршрутом.

На основе полученного наиболее вероятного технологического маршрута можно определить МП, соответствующие изготавливаемому изделию, и рассчитать их общую продолжительность. Как уже было сказано ранее, для расчета длительности межоперационных перерывов предлагается использовать статистический метод. Его суть заключается в определении выборочного среднего времени для каждого межоперационного перерыва графа СПСк. Полученные

значения могут быть представлены в виде множества матриц ТМПСк '■

ТМ "Ск = (13)

где ТМ^к - множество матриц ТМзначений выборочного среднего времени МП в рамках отдельных этапов ЕТР"°1;

ТМ^ - множество матриц ТМ'^' ~ЕТР/ значений выборочного среднего времени МП в рамках межэтапных переходов ЕТР'1'1 - ЕТР"С> ■

Элементами матриц ТМ¡^ и ТМ™' Ш/ будут значения выборочного среднего времени МП ТО"1' - ТО™'' для ТМ„"; и МП ТО^ - ТОдля

гЕТ^-ЕТР,

ТМЕх, ' соответственно.

Реализация вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов и методики прогнозирования длительности межоперационных перерывов в рамках разрабатываемой автоматизированной системы позволяет вести постоянный сбор и обработку статистических данных. Как следствие, данные, лежащие в основе прогноза и служащие основой при формировании матриц АМПСк, РМпСк, ТМПСк, а также множества ЕТРПСк, всегда будут находиться в

актуальном состоянии. За счет этого результаты прогноза в любой момент времени будут учитывать текущее состояние дел на предприятии.

Алгоритм применения данной методики разбит на две части: подготовительная и основная.

Задача подготовительной части заключается в сборе достаточного количества статистических данных, позволяющих приступить к выполнению прогноза. При этом для расчета выборочного среднего времени МП минимальный объем выборки для каждого МП должен быть не менее 25 наблюдений. В противном слу-

11

чае прогноз длительности межоперационного перерыва не возможен. Задача основной части - непосредственно прогноз.

Определено, что реализация системы прогноза с обратной связью может быть достигнута, в случае постоянного выполнения подготовительной части, вместо ее разового применения. За счет этого, в любой момент времени система будет содержать актуальные данные, отражающие текущее положение дел на предприятии.

Оценка точности вышеописанной методики прогноза производилась на предприятиях Уральского региона в цехах изготовления пресс-форм, имеющих характер единичного производства.

В ходе выполнения подготовительной части прогноза были собраны статистические данные по технологическим маршрутам, полученные в результате анализа маршрутных карт исследуемых деталей. Для этого была сформирована репрезентативная выборочная совокупность из 50 деталей. При этом были отобраны типовые представители производственной номенклатуры, куда вошли приспособления, пресс-формы, штампы. Диапазон сложности для исследуемых деталей составил от 4 до 200 ед. сл. На основании этих данных для рассматриваемой производственной системы были сформированы подмножества ЕТР"С> множества ЕТРпс':

ЕТР"С1 = {Кстка ( ТО"г'), Резка ( го™1), Рубка (то™\)};

ЕТР"С' = {Резка (щ"7'*), Точение (то™''). Фрезерование (то"л)}>

ЕТрпс, = {Термическая обработка (щ^4)};

ЕТрпс, = {Опиливание (ТС?^), Растачивание (то"к Резка (т^1'-), Сверление (ТО"р'), Точение (то!*1''), Фрезерование

ЕТР"С' ~ {Цементация (ГО,етр>)};

ЕТрпс, = 0;

ЕТР"С1 = {Термическая обработка (ю"Р1)};

ЕТР"С1 = {Опиливание (), Растачивание (ТО"г'), Сверление (Т0^р'), Точение (ГО®»), Фрезерование (го5от')> Шлифование (ТО^'"' X Электроэрозионная обработка (ТО^17')};

ЕТР9пс' = {Термическая обработка (щпр')};

Етрпсх = о;

ЕТрпс, = {Опиливание (ТО^ТР" ), Растачивание (ТО"т" )> Шлифование (ТО"'и )> Электроэрозионная обработка (ТО^:ТРп)};

ЕТР1= {Хромирование (ТО^ТРп)};

ЕТР,"С' = 0.

Далее были сформированы матрицы смежности АМ, АМщ~ЕТР' и матрицы вероятностей РМщ , РМ*Цс~ЕГ?'■

Было проконтролировано изготовление всех исследуемых деталей, что в конечном итоге позволило собрать достаточный статистический материал по МП для множества пар технологических операций.

После чего была выдвинута гипотеза о нормальном распределении величины МП для полученных пар операций. Для ее проверки использовался критерий согласия Пирсона х2. При этом выборочные совокупности, полученные для каждой пары, были сгруппированы в интервалы с числом наблюдений в каждом не менее пяти.

Для каждой группы были получены значения X2 ^ "/„,*, при уровне значимости а = 0,10 подтверждающие гипотезу о нормальном распределении величины МП для различных пар технологических операций.

Вычисленные значения математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения позволили установить средние значения величины МП и границы его варьирования для различных пар операций, в качестве которых выбран 95% доверительный интервал математического ожидания (таблица 1).

Таблица 1 - Диапазоны варьирования времени межоперационного перерыва

Тмп, ч., для различных пар технологических операций

МП Доверительный интервал а

rof• - тоГ' 8,22 7,69sr^S8,75 3,86

то?р- ■ тсf< 9,65 9,15 27^2 10,15 2,53

Т0ЕЩ . тоПТ. 7,17 6,55s Г ~S 7,79 2,67

rof- - roí 7,56 7,25 <7^ <7,87 2,75

rof- - Tüf4 5,85 5,49 S7^S6,21 2,11

ТОГ1 - rof4 7,83 7,22 <8,44 2,87

rof1 - тоГ' 8,01 7,55 <7^ <8,47 3,18

ro¡;m - to¡:tp' 7,27 7,04 <t^<7,5 2,56

to£tp- ■ то?" 7,83 7,16 <7^58,5 2,97

Все выполненные ранее действия относятся к подготовительному этапу. Основная часть прогноза представлена на примере расчета длительности производственного цикла детали «Пуансон» (рисунок 1). В результате анализа чертежа были выделены КТЭ и рассчитаны их сложности в автоматизированной системе «SCAT» (таблица 2).

Таблица 2 - КТЭ детали «Пуансон»

№ Наименование Технологическая операция Сложность элемента Т, мин.

ГО, Плоскость открытая Фрезерование (Щщ) 8,28 45,4

TOi Фаска линейная Фрезерование (щ"-) 13,08 71.6

TOs Контур сложный наружный Фрезерование (гс>™) 19,09 104,4

ТО, Контур сложный наружный Фрезерование (го,"4) 28,5 155,9

TO¡ Уступ прямой полузакрытый Фрезерование (то"'-) 65,56 358,6

TOi Закрытая цилиндрическая Сверление(тоГ') 17,04 93,2

ТО, Полузакрытая цилиндрическая без канавки Сверление(ГОГ-) 2,28 12,4

TOs Плоскость открытая Шлифование (то?*) 7,84 42,8

Сформированное множество VTPm содержит следующие элементы:

VTP" ~ {TO¡ - Фрезерование(rof4), Т02 - Фрезерование(го"г<), ТОз - Фрезерование( то"р'), Т04 - Фрезерование( то%тр> ), ТО5 - Фрезерование( rof4), Т06 - Сверлсние( TOf r<), ТО7 - Сверление( то"''-), ТОа - Шлифование^с^4)}

Рисунок 1 - Эскиз детали «Пуансон»

В результате нахождения кратчайшего пути, с учетом сформулированных ранее правил, было сформировано упорядоченное множество Етг":

Етр" = {{ТО,- Фрезерование( щЕЩ), Т02 - Фрезерование( то"1'-)), (ТО2 - Фрезерование( то"'-), Т03 - Фрезерование( то£ТР'))> (ТОг - Фрезерование(Т0';ГР-), Т04 - Фрезерование(го"'1)), (ТО4 - Фрезерование!), Т03 - Фрезерование( тоЦТ!-)), (ТО5 - Фрезерование( то). ТОб - Сверление( го'"-)), (ТО6 - Сверление( то?1'-), ТО? - Сверление(то';"-)), ( ТО? - Сверление(го4ггл), ТОа - Шлифование^о^.)),}

При этом штучно-калькуляционное время Тст составило:

Тст = 45,4+71,6+104,4+155,9+358,6+93,2+12,4+42,8 = 884,3 мин. = 14,7 ч.

Время межоперационных перерывов Т,т, в соответствии с полученным маршрутом Етр" и значениями выборочного среднего времени МП (таблица 2), составило:

Т,т= 7,17+9,65+9,65+9,65+7,83+8,22+5,85 = 58,02 ч.

Прогнозная длительность производственного цикла, полученная на этапе конструкторской подготовки производства, составила:

ТРС = 14,7 + 58,02 = 72,7 ч.

Прогнозная длительность производственного цикла, полученная на основе маршрутного технологического процесса, разработанного на этапе технологической подготовки производства, составила 78 ч.

Реальное значение длительности производственного цикла, полученное после изготовление изделия, составило 83 ч. Такое существенное отклонение от расчетного указывает на необходимость проведения мониторинга изготовления

инициативных заказов на постоянной основе, что, несомненно, повысит точность прогноза продолжительности производственного цикла.

Для основной части прогноза была сформирована репрезентативная выборочная совокупность объемом 20 элементов. Для каждой детали выборки, на основе разработанной методики, были получены значения прогнозной длительности производственного цикла. В процессе всего производственного цикла изготовления рассматриваемых деталей выполнялось наблюдение, в результате которого были получены реальные значения длительности производственного цикла.

Относительная ошибка прогнозирования длительности производственного цикла вычислялась на основе зависимости:

грПР т&

А= с ' (14)

грф

1 РС

где т"ср - прогнозируемая длительность производственного цикла;

Т£. - фактическая длительность производственного цикла.

Результаты вычисления длительности производственного цикла и соотношения с производственными фактическими значениями приведены в таблице 3.

Таблица 3 - Результаты исследования_

N9 Шифр детали Наименование £ С . £ 5 у Ё О 7 £ л И

* 0 ч с ® о С £ е- и 61

1 ШГБ-2673/5 Плита верхняя 102,17 43,01 31,78 0,35

2 ШГБ-2673/10 Пуансон 139,07 56,08 47,19 0,19

3 ШГБ-2673/13 Плита нижняя 143,17 55,32 54,50 0,02

4 ШГБ-2673/9 Держатель 64,82 35,79 37,53 -0,05

5 ШГБ-2673/14 Плитка 68,4 25,45 24,22 0,05

6 ШГБ-2673/2 Выталкиватель 58,3 21,66 26,11 -0,17

7 ШГБ-2673/1-01 Секция 56,38 17,42 14,74 0,18

8 ШГБ-2673/1 Матрица 51,3В 17,05 18,87 -0,10

в ШГБ-2673/8 Плитка 38,48 13,41 12,61 0,08

10 ШГБ-2673/7 Срыватель 27,17 10,73 10,48 0,02

11 ШВР 11275/3 Карта левая 4,29 1,93 1,63 0,18

12 ШВР 11275/10 Карта правая 14,54 5,43 4,88 0,11

13 ШВР 11276/5 Плитка 7,37 2,33 1,80 0,30

и ШВР 11275/6 Держатель 9,17 2,96 3,11 -0,05

15 ШВР 11275/4 Пуансон 19,28 6,85 5,68 0,21

16 ШВР 11275/7 Пуансон 20,27 7,05 7,64 -0,08

17 ШВР 11275/9 Планка съемника 29,05 8,40 6,51 0,29

18 ШВР 11275/14 Плита верхняя 56,97 22,12 19,73 0,12

19 ШВР 11275/1 Плита нижняя 155,05 49,58 45,00 0,10

20 ШВР 11275/13 Матрица 10,57 3,08 3,60 -0,15

Далее было сделано предположение о влиянии организационно-технического уровня на величину межоперационных перерывов. Для подтверждения этого было решено провести исследование, объектом которого был выбран ряд производственных систем инструментального производства машиностроения (единичный и мелкосерийный тип производства), состоящее из следующих этапов:

1. Определение показателя организационно-технического уровня Поту производственных систем.

2. Определение выборочного среднего значения величины МП и границы его варьирования для определенной пары технологических операций, в различных производственных системах.

3. Анализ полученных результатов.

Полученные численные значения частных показателей организационно-

технического уровня представлены в таблице 4.

В качестве исследуемого межоперационного перерыва была выбрана пара технологических операций Фрезерование( т0Т"') - Шлифование( ).

Таблица 4 - Численные значения частных показателей ОТУ

Факторы организационно-технического уровня Производственная система

№1 №2 №3 №4 №5

Стабильность кадров 0,977 1,ооо 0,968 0,840 0,833

Квалификация исполнителей 0.759 0,814 0,880 0,786 0,750

Техническая оснащенность 0,079 0,122 0,163 0,115 0,100

Срока эксплуатации оборудования 0,047 0,122 0,183 0,076 0,050

Стандартизации и унификации 0,702 0,776 0,729 0,715 0,707

Полученные значения t при уровне значимости а - 0,10 подтвердили гипотезу о нормальном распределении величины МП «Фрезерование^1^"4) -Щлифова1ше(то"'')» в различных ПС. Средние значения величины МП «Фрезерование^0?'1) - Шлифование(гс^"!)» и границы его варьирования в различных ПС позволили сделать следующие выводы:

- Величина МП зависит от показателя ОТУ производственной системы.

- Величина МП является наибольшей в ПС с низким показателем ОТУ и уменьшается с ростом показателя ОТУ.

Основным результатом второй главы является разработанная методика прогнозирования, позволяющая выполнять прогноз длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства в условиях многономенклатурного машиностроительного производства.

В третьей главе описано информационное обеспечение автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП». «АСПМП» должна иметь два основных режима работы: подготовительный и основной. Главной задачей подготовительного режима является сбор статистических данных с целью выполнения подготовительной части прогноза. Длительность данного этапа зависит от скорости накопления статистических данных, которая в свою очередь определяется объемами производства. После окончания сбора статистических данных и выполнения подготовительной части прогноза система может быть переведена в основной режим работы. Основной режим обеспечивает выполнение всех ранее описанных функций.

С точки зрения разработчика очень важным является иметь представление об алгоритме взаимодействия пользователя с разрабатываемой системой. Для этой цели были построены диаграммы последовательностей (SSD - System Sequence Diagram) языка моделирования UML для каждого из режимов работы автоматизированной системы (рисунок 2, 3).

Для последующей реализации системы на одном из языков высокого уровня, поддерживающего объектно-ориентированную технологию разработки приложений, спроектирована объектная модель автоматизированной системы с использованием диаграммы классов языка UML (рисунок 4). Диаграмма классов описывает типы объектов системы и различного рода статические отношения, которые существуют между ними.

Также представлены инфологическая и даталогическая (рисунок 5) модели базы данных автоматизированной системы. В завершении представлен формат данных штрих-кода индивидуального наряда.

•.Польаователь Модуль мониторинга

Добавление гажязл(}

Модуль прогноза

> изделия!)

Добавление детали!)

Ввод КТЭ детали()

Ввод техпроцесса!)

Печать комплект* ИН(>

Фиксирование времени начала техн.операции!)

Фиксирован«« времени эаварш. тахи. операции!)

Печать отчетов!)

Формирование 1 индивидуальных нарядов))

Н

±

Обработка статистических данных (>

[собрано достаточно етат, данных] Оповещай и« ()

т

Печать первого штрих-кода

Ь

Печать второго штрих-кода

5

Печать третьего' штрих-кода

5

Рисунок 2 - Диаграмма последовательностей (подготовительный режим)

¡Пользователь Модуль мониторинга Модуль прогноза

Добавление заказа!)

Добавление изделия!)

[^Уточненные временные затраты Уточненные временные затраты

Добавление детали!)

Ввод КТЭ дегали{)

Формирование наиболее вероятного техн. маршрута()

Прогнозный техн. маршрут

Прогнозное значение длительности ПЦ

Ввод те хпроцесса()

Уточненная оценка временных затрат(|

Печать ком«\ле1Сга ИН()

[превышено время начала техн. операции] Оповещение!)

Формирование 1 контрольных гочекО

Формирование индивидуальных нарядов()

Печать первого штрих-кода

Фиксирование времени начала техн. операции!)

[превышено время окончания техн. операции] Оповещение!)

Фиксирование времени эаверш. техн. операции!)

/

/

Печать второго штрих-кода

Печать третьего «штрих-кода

Обработка статистических данных О

Печать отчетоа(}

Прогноз | длительности

гад

Рисунок 3 - Диаграмма последовательностей (основной режим)

17

r,-jj Department ^ ф| -j

InteroperationTime

TOperationBase

TOperation

í IndividualOrder

Barcode

Monitoring KTEíement

1./ t

Order TProcess

i..'.

Product Detail

Calculation

Модуль прогноза

. _ i

Модуль мониторинга

.......... ........_.................I

Рисунок 4 - Диаграмма абстрактных классов автоматизированной системы

Мониторинг - 1 M ц * tß пение

PK PK DepartmentlD

FK1 MonitoringID

м

FK1

OrdertD

MonitoringID

Межоперационный перерыв

PK InterODerationTtmelD

FK1 FK2 FK3 DepartmentlD TFirstOperationBasel D TSecondOperationBaselD

; РабОНИИ

PK WorkerlD

FK1 Department 10

ЗДелие

PK ProductID

FK1 OrderlD

4

M I

Деталь

PK DetaillD

FK1 ProductID

1

Ml

r охнолстчеокая onec^q:^

PK TOperationBaselD

Индивидуальный наряд

PK TlndividualOrderlD

FK1 FK2 TOperationlO WorkerlD

М I

Технологический процесс

PK TProcesslD

FK1 DetaillD

PK

FK1 FK2

1 1

TOperationlD

KTEIemenilD TOperationBaselD

. КТЭ

PK KTEIementlD

FK1 FK2 DetaillD TProcesslD

Рисунок 5 - Даталогическая модель базы данных 18

В четвертой главе рассматривается структура приложения «АСПМП», созданного на основе разработанного математического и информационного обеспечения. Рассматриваемая система вошла в состав пакета автоматизированных систем поддержки производства (ПАСП), разрабатываемого учеными ИжГТУ, обеспечивающего автоматизацию всех этапов жизненного цикла производства. Структура автоматизированной системы и взаимодействие данной системы с другими системами, входящими в состав ПАСП, представлена на рисунке 6.

Определение конструктивно-технологической сложности детали (КТО)

Автоматизированная система управления производством

Учет заказов Планирование производственных процессов Формирование внутренней сопроводитепьной документации

Формирование историй цены изделий Планирование производственных операций Получение оперативной отчетной документации

: __________ .. . ... X

Информационное пространство предприятия

Ж

Автоматизированная система технологического нормирования (АСТН)

Разработка технологических процессов изготовления машиностроительного изделия

Формирование и сопровождение справочников ресурсов и организационно-технического уровня предпиятия

Нормирование материалов

Автоматизированная система прогнозирования и мониторинга производства (АСПМП)

Формирования и учет индивидуальных _нарядов_

Модуль прогноза

Модуль мониторинга

Рисунок 6 — Структура пакета автоматизированных систем поддержки производства ПАСП

Основа автоматизированной системы - информационное пространство предприятия, представляющее из себя реляционную базу данных, предназначенную для хранения выполненных проектов (параметрических моделей изделий), проектов участвующих в мониторинге, множества типовых конструктивных элементов, типовых технологических операций, сопоставленных с конструктивными элементами, правил расчета сложности и т.д.

Приложение автоматизированной системы спроектировано с использованием интегрированной среды разработки Borland Delphi 7.0 и состоит из двух модулей: модуль прогноза и модуль мониторинга.

Компонент «Модуль прогноза» отвечает за сбор статистических данных, их обработку и дальнейший прогноз, выполняемый на основании методики, описанной во второй главе.

Компонент «Модуль мониторинга» отвечает за анализ и контроль выполнения всех открытых заказов, за текущее распределение работ по рабочим местам, а также за учет незавершенного производства. Также данный компонент обеспечивает формирование, печать и чтение штрих-кодов с индивидуальных нарядов для фиксирования времени начала и завершения технологических операций.

Пример сформированного индивидуального наряда представлен на рисунке 7.

С целью анализа точности результатов прогнозирования длительности производственного цикла на основе предложенной методики, выполняемого в автома-

газированном режиме с применением «АСПМП», было проведено дополнительное исследование. В качестве объектов данного исследования выступили пред- 1 приятия, на которых выполнялась апробация методики прогноза, рассмотренная во второй главе настоящей диссертационной работы. Полное внедрение «АСПМП» в производственный цикл рассматриваемых предприятий на момент | проводимого исследования оказалось затруднительным по причине необходимости больших финансовых затрат, связанных в первую очередь с покупкой дополнительного оборудования, обучением персонала, с изменением документооборота и т.д. В связи с этим был внедрен только модуль прогноза, при этом учет индивидуальных нарядов выполнялся вручную без применения технологии штрих-кодирования.

к Наряд индивидуальный № 561 от 15 02-08

Заказ [~ 10020а ) СТО | ЦТ&320 {

Цех Участок Бригада ТэС. N»

024 1 345162

ОГОРОД"

0190

Иямиедавйнооп. ) Смсар«а« сйработка и с'юр.я рюрхд работы [ ]

ПРНВ 1 i

Вид оплаты I ЕИНвГ"

ФИО I Иванов И И

э | | Нор**р. | | Учетч* |

Рисунок 7 - Пример индивидуального наряда ^

Первоначально «АСПМП» функционировала в подготовительном режиме с ( целью выполнения подготовительной части прогноза. После окончания сбора статистических данных и выполнения подготовительной части прогноза система была переведена в основной режим работы. Для данного режима работы автоматизированной системы была сформирована репрезентативная выборочная совокупность объемом 35 элементов из типовых представителей производственной номенклатуры, среди которых были отобраны приспособления, пресс-формы, I штампы. Диапазон сложности для исследуемых деталей составил от 1 до 122 ед. сл. Для каждой детали выборки в «АСПМП» были получены значения прогнозной длительности производственного цикла. В процессе всего производственного цикла изготовления рассматриваемых деталей выполнялось наблюдение, в результате которого были получены реальные значения длительности произвол- 1 ственного цикла. Относительная ошибка прогнозирования длительности производственного цикла вычислялась на основе зависимости (14).

На основе критерия согласия Пирсона у2 было доказано, что для выборочной совокупности деталей относительная ошибка А распределена нормально с математическим ожиданием Да = 0,02. Для уровня значимости а=0,05 был получен доверительный интервал для ошибки, который составил -0,03 < Ла < 0,07, что доказывает высокую точность результатов получаемых при использовании методики и ее пригодность для проведения практических расчетов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе решена актуальная задача определения прогнозной оценки временных затрат на изготовление высокотехнологичных изделий, входящих в состав инициативных заказов, производимой на ранних этапах подготовки производства, а также последующего систематического контроля процесса выполнения заказа.

Основным научным результатом работы является создание методики прогноза, позволяющей с достаточной степенью точности оценивать прогнозную длительность производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства. Разработанные алгоритмы в свою очередь делают возможным применение этой методики, а также позволяют выполнять контроль прохождения заказов по этапам производственного цикла.

На основе теоретических разработок и практических исследований разработано математическое и информационное обеспечение, составившее основу «АСПМП».

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, заключаются в следующем:

1. В соответствии с выделенными функциями автоматизированной системы разработан общий подход к организации прогноза и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве, основанный на теории сложности и технологии штрих-кодирования.

2. Разработана методика прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов, являющаяся неотъемлемой частью предлагаемого алгоритма процесса мониторинга. Отличительной особенностью методики является возможность ее применения на этапе конструкторской подготовки производства, когда в наличии имеется только комплект конструкторской документации и нет готового технологического процесса.

3. В рамках решения задачи прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов разработана вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов. Применение данной модели позволяет получить наиболее вероятный технологический маршрут изготовления детали на ранних этапах подготовки производства. В рамках вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов были сформулированы правила обхода вершин графа — исходного множества технологических операций. Реализация вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов и методик прогнозирования в рамках разрабатываемой автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов позволяет вести постоянный сбор и обработку статистических данных, за счет чего обеспечивается их актуальность.

4. В результате исследования величины межоперационных перерывов, проведенном на ряде производственных систем, было выявлено наличие зависимости длительности межоперационного перерыва от показателя организационно-технического уровня производственной системы. Величина межоперационного перерыва является наибольшей в производственных системах с низким показателем ОТУ и уменьшается с ростом

показателя ОТУ.

5. Разработана информационная модель прогноза и мониторинга в виде структуры классов и отношений между ними, поддержка которой обеспечивается реляционной базой данных. Разработаны состав и структура автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП», обеспечивающей прогноз временных затрат и последующий мониторинг производства многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и технологии штрих-кодирования.

6. Выполнена апробация созданного программного обеспечения и методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на предприятиях Уральского региона, имеющих характер единичного производства, в цехах изготовления пресс-форм. Относительная ошибка результатов прогноза длительности производственного цикла с использованием разработанной методики имеет нормальное распределение и не превышает 25%, что подтверждает ее эффективность и пригодность для проведения практических расчетов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ИЗЛОЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Печатные работы в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Крутихин, АД. Мониторинг многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и методов штрих-кодирования / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов // Естественные и технические науки. - 2008. -№5 (37).-С. 301-306.

2. Крутихин, А.Д. Организация мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и методов штрих-кодирования / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов // Автоматизация и современные технологии. - 2009. - №2. - С. 3-9.

3. Крутихин АД. Апробация методики прогнозирования длительности производственного цикла (подготовительная часть) И Известия Самарского науч. центра РАН. - Самара, 2009. - С. 193-197.

4. Крутихин, АД. Методика прогнозирования длительности производственного цикла на основе теории сложности и методов штрих-кодирования / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов // Известия Самарского науч. центра РАН. - Самара, 2009.-С. 198-202.

5. Крутихин, А.Д. Разработка структуры штрих-кода индивидуального наряда и алгоритма работы с ним в рамках автоматизированной системы мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов // Вестник ИжГТУ. - 2010. -№1. - С. 106-109.

6. Крутихин, А.Д. Информационное обеспечение автоматизированной системы мониторинга производства «АСМП» / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов Н Научно-практический журнал Интеллектуальные системы в производстве. -2010.-№1 (15).-С. 142-155.

Печатные работы в прочих изданиях:

7. Крутихин, АД. Разработка автоматизированной системы мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и методов штрих-кодирования / А.Д. Крутихин, А.П. Кузнецов //

Научные и методические проблемы подготовки конкурентоспособных специалистов для Удмуртии: материалы науч.-метод. конференции (май 2007 г.) - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007. - С. 164-169.

8. Крутихин А.Д. Обзор средств мониторинга производственного процесса: штрих-коды и радиочастотная идентификация // Научные и методические проблемы подготовки конкурентоспособных специалистов для Удмуртии: материалы науч.-метод. конференции (май 2007 г.) - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007.-С. 159-163.

9. Крутихин А.Д. Автоматизированная система мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств // Научно-практический журнал Интеллектуальные системы в производстве. - 2008. -№1 (11). - С. 50-55.

10. Крутихин А.Д. Подсистема прогноза времени межоперационных простоев многономенклатурных машиностроительных производств // Наука. Техника. Образование: Сб. тр. науч.-метод. конф. Боткинского филиала ИжГТУ. -Екатеринбург; Ижевск: Изд-во ин-та экономики УрО РАН, 2008. - С. 132137.

11. Крутихин А.Д. Описание и апробация методики прогнозирования длительности производственного цикла на основе теории сложности // Научно-практический журнал Интеллектуальные системы в производстве. -2009. -№2.-С. 125-138.

В авторской редакции Подписано в печать? 1У0 2010 г. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ ^¿Э?

Отпечатано в типографии ИжГТУ, 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 РОЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ И КОНТРОЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ.

1.1 Показатель длительности производственного цикла и его роль в оценке эффективности машиностроительных производств.

1.2 Обзор существующих методов определения величины межоперационных перерывов.

1.3 Автоматизированные методы прогнозирования, мониторинга и управления машиностроительными производствами.

1А Обзор средств идентификации.

1.5 Цели и задачи исследования.

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА ДЛИТЕЛЬНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЦИКЛА И МЕЖОПЕРАЦИОННЫХ ПЕРЕРЫВОВ В МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОМ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ.

2.1 Общий подход к организации прогноза и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов для многономенклатурных машиностроительных производств.

2.2 Разработка методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов.

2.2.1 Вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов на основе теории конструктивно-технологической сложности.

2.2.2 Методика прогнозирования длительности межоперационных перерывов.

2.2.3 Реализация обратной связи в методике прогноза длительности производственного цикла и межоперационных перерывов.

2.2.4 Алгоритм применения методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов.

2.3 Расширенный алгоритм изготовления изделия

2.4 Апробация методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов.

2.5 Исследование влияния организационно-технического уровня на долю межоперационных перерывов от общей длительности производственного цикла.

2.6 Выводы.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА ДЛИТЕЛЬНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЦИКЛА И МЕЖОПЕРАЦИОННЫХ ПЕРЕРЫВОВ.

3.1 Разработка структуры штрих-кода индивидуального наряда и алгоритма работы с ним в рамках автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП».

3.1.1 Место «АСПМП» в жизненном цикле изделия.

3.1.2 Алгоритм работы «АСПМП» с индивидуальными нарядами.

3.2 Разработка функциональной схемы автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП».

3.3 Информационное обеспечение «АСПМП».

3.3.1 Информационная модель прогноза и мониторинга.

3.3.2 Структура базы данных.

3.3.3 Разработка формата данных штрих-кода индивидуального наряда.

3.4 Выводы.

4 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И

МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВА «АСПМП».

4.1 Состав и структура «АСПМП».

4.2 Методика адаптации и использования «АСПМП».

4.3 Исследование точности методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов.

4.4 Выводы.

В настоящее время для машиностроительного производства одной из наиболее важных задач является снижение временных и финансовых затрат, связанных с изменением их номенклатурной модели. Актуальность представляемого на защиту диссертационного исследования для современного состояния машиностроения России определяется частой сменой номенклатуры выпускаемых изделий, что характеризуется большими затратами времени и финансов при их изготовлении. Это происходит из-за того, что предприятие, имея стабильную номенклатуру заказов, вынуждено, в силу разных причин, брать инициативные заказы (в работе автором под инициативным понимается заказ, полученный в результате маркетингового поиска и не учитываемый производственной программой). При этом заказчики, размещающие инициативный заказ на конкретном предприятии, в качестве обязательного условия требуют минимизации времени изготовления и стоимости изделий. Как правило, данные заказы включают изготовление высокотехнологичных изделий, отличающихся повышенной сложностью, что влечет за собой необходимость решения задачи оперативного управления такими заказами, которая характеризуется аспектами технического, экономического и организационного характера. Основными аспектами в контексте решаемой задачи диссертационной работы являются: экономический — оперативный расчет трудоемкости изготовления инициативного заказа, а также длительности производственного цикла в целом и организационный - мониторинг его прохождения по этапам производственного цикла.

Многие вопросы повышения эффективности в данной области решены. Такие ученые, как И.М. Бабук, А.Д. Гальцов, М.И, Ипатов, С.Н. Колесников, Б.И. Кузин, В.Б. Либерман, В.М. Макаров, С.П. Митрофанов, Ю.С. Шарин, Б.А. Якимович и др., внесли существенный вклад в повышение эффективности отечественного машиностроения как с позиции развития 6 технологий, так и с позиции развития информационного и организационного аспектов функционирования предприятий.

В техническом аспекте предприятия стараются максимально модернизировать свое технологическое оснащение: приобретаются новые технологии и оборудование. С точки зрения информационного аспекта внедряются принципы CALS технологий, которые затрагивают и организационную составляющую предприятий.

Одним из важнейших моментов в процессе повышения эффективности машиностроительных производств является организация планирования и мониторинга производства. Данными проблемами занимались и занимаются такие ученые, как Ю.Е. Звягинцев, Ю.Т. Калиберда, А.Н. Климов, В.А. Козловский, Т.Г. Крайкова, В.А. Летенко, С.А. Соколицин, Дж.В. Стивенсон, У.О. Уайт и др. В их трудах решены вопросы, связанные с планированием и мониторингом производства, разработано соответствующее теоретическое обеспечение, которое нашло внедрение на производствах массового и серийного характера.

Особенно остро для предприятия машиностроения стоит вопрос прогнозной оценки временных затрат на выполнение инициативных заказов на ранних этапах подготовки производства, а также мониторинг их выполнения, когда наблюдается частая смена номенклатуры выпускаемых изделий. Это в первую очередь характерно для многономенклатурного единичного и мелкосерийного производства. При этом для производств данного вида не стоит забывать о заказах, входящих в состав производственной программы предприятия, т.к. практически каждый заказ является уникальным, в связи с чем прогноз и мониторинг также имеют большое значение. В соответствии с этим в настоящей диссертационной работе основной акцент направлен на многономенклатурное единичное и мелкосерийное производство с присущей ему высокой вариативностью номенклатуры заказов.

В данной диссертационной работе решается задача повышения эффективности производства инициативных заказов с использованием автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов при изготовлении заказов в многономенклатурном машиностроительном производстве в рамках концепции CALS - технологий. В основу работы системы положены: вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов инициативных заказов; методика прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на этапах принятия решения о постановке инициативного заказа в производство. Таким образом, для современного многономенклатурного производства со своими специфическими требованиями и в условиях периодического поступления инициативных заказов, когда годовая производственная программа фактически изменяется, данная диссертационная работа, направленная на повышение эффективности всех этих процессов, является актуальной.

Объектом исследования является единичное и мелкосерийное производство в условиях высокой вариативности номенклатуры заказов.

Предметом исследования является прогнозная оценка временных затрат на выполнение заказов, производимая на ранних этапах подготовки производства, а также мониторинг процесса выполнения заказа.

Цель исследований. Повышение эффективности производственных систем машиностроения в условиях высокой вариативности номенклатуры за счет разработанного математического и информационного обеспечения прогнозной оценки временных затрат на выполнение инициативных заказов, производимой на ранних этапах подготовки производства, а также последующего систематического контроля процесса выполнения заказа. Основные задачи исследования.

1. Проведение комплексного анализа многономенклатурного производства с целью определения основных функций автоматизированной системы, которые должны быть исследованы и в 8 дальнейшем реализованы в рамках диссертационной работы для достижения поставленной цели.

2. Разработка общего подхода к организации прогноза и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве на основе теории конструктивно-технологической сложности.

3. Разработка методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства на основе вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов с применением теории конструктивно-технологической сложности.

4. Разработка информационного и программного обеспечения автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов при изготовлении заказов в многономенклатурном машиностроительном производстве.

5. Апробация разработанной методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в реальных условиях производства.

Методы исследований. При решении поставленных задач использовались: методы математической статистики, теория графов, теория множеств, основные положения теории конструктивно-технологической сложности. При разработке программного обеспечения применялся язык иМЬ, методы объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП), основные положения объектно-ориентированного программирования и теории реляционных баз данных. Научная новизна.

1. Получил дальнейшее развитие метод нормирования, основанный на оценке конструктивно-технологической сложности детали машиностроения, в котором впервые реализована возможность учета времени межоперационных перерывов в технологическом процессе.

2. Впервые автором предложена вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов на основе декомпозиции детали на конструктивно-технологические элементы согласно теории конструктивно-технологической сложности. Применение данной модели позволяет получить наиболее вероятный технологический маршрут изготовления детали на ранних этапах подготовки производства.

3. Оригинальным научным результатом является определение значимости влияния организационно-технического уровня производства на время межоперационных перерывов, что позволяет оценивать и совершенствовать производственные системы машиностроения как сложные системы.

4. На основе теории конструктивно-технологической сложности и технологии штрих-кодирования разработаны методические рекомендации по организации мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств.

Практическая ценность. Практическое значение работы состоит в том, что содержащиеся в ней математическое и информационное обеспечение, выводы и практические рекомендации исследования обеспечивают решение вопросов, связанных с оперативностью и точностью прогноза временных затрат, совершенствованием производственных систем, снижением трудоемкости, повышением рентабельности и конкурентоспособности продукции.

Вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов используется в качестве основного инструмента при расчете длительности производственного цикла и оценке межоперационных перерывов.

На основе теоретических разработок и практических исследований была разработана автоматизированная система поддержки принятия научно обоснованных решений о постановке инициативных заказов в производство. Применение данной системы позволяет определить на ранних этапах подготовки производства длительность инициативного заказа и провести мониторинг его изготовления, что в свою очередь повышает эффективность производства таких заказов. Использование системы на постоянной основе в дальнейшем позволяет повысить точность расчета длительности производственного цикла, а также выработать комплекс мероприятий по снижению межоперационных перерывов. Автоматизированная система позволяет руководителям производства оперативно реагировать на отклонения в сроках при изготовлении заказов.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и практических исследований были использованы при разработке автоматизированной системы, выполняющей прогноз длительности производственного цикла и межоперационных перерывов, а также последующий мониторинг в автоматизированном режиме. Элементы автоматизированной системы в виде разработанной методики прогноза длительности производственного цикла и межоперационных перерывов прошли апробацию на предприятиях Уральского региона.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Работа изложена на 138 страницах машинописного текста, содержит: П. таблиц, 58 рисунков. Список литературы состоит из 85 наименований.

4.4 Выводы

Использование полученных в ходе проведенных исследований результатов позволило разработать и реализовать автоматизированную систему прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве на основе теории сложности и технологии штрих-кодирования, при этом были решены следующие задачи:

1. В рамках пакета автоматизированных систем поддержки производства разработаны состав и структура автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП».

2. Разработан алгоритм взаимодействия субъектов и объектов производственного процесса в связи с внедрением автоматизированной системы.

3. Разработан пользовательский интерфейс автоматизированной системы, отвечающий требованиям дружественности и эффективности.

4. С использованием метода объектно-ориентированного программирования в среде Borland Delphi 7.0 реализовано приложение автоматизированной системы «АСПМП».

5. Использование созданной автоматизированной системы позволило апробировать методику прогноза длительности производственного цикла при изготовлении формообразующих деталей штампов, пресс-форм и технологической оснастки.

6. Апробация созданной автоматизированной системы в производственных условиях показала высокую эффективность предложенной методики прогнозной оценки временных затрат на изготовление детали, предназначенной для применения на ранних этапах подготовки производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная задача определения прогнозной оценки временных затрат на изготовление высокотехнологичных изделий, входящих в состав инициативных заказов, производимой на ранних этапах подготовки производства, а также последующего систематического контроля процесса выполнения заказа.

Основным научным результатом работы является создание методики прогноза, позволяющей с достаточной степенью точности оценивать прогнозную длительность производственного цикла и межоперационных перерывов на ранних этапах подготовки производства. Разработанные алгоритмы в свою очередь делают возможным применение этой методики, а также позволяют выполнять контроль прохождения заказов по этапам производственного цикла.

На основе теоретических разработок и практических исследований разработано математическое и информационное обеспечение, составившее основу «АСПМП».

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, заключаются в следующем:

1. В соответствии с выделенными функциями автоматизированной системы разработан общий подход к организации прогноза и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов в многономенклатурном машиностроительном производстве, основанный на теории сложности и технологии штрих-кодирования.

2. Разработана методика прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов, являющаяся неотъемлемой частью предлагаемого алгоритма процесса мониторинга. Отличительной особенностью методики является возможность ее применения на этапе конструкторской подготовки производства, когда в наличии имеется только комплект конструкторской документации и нет готового технологического процесса.

3. В рамках решения задачи прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов разработана вероятностная модель синтеза маршрутных технологических процессов. Применение данной модели позволяет получить наиболее вероятный технологический маршрут изготовления детали на ранних этапах подготовки производства. В рамках вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов были сформулированы правила обхода вершин графа - исходного множества технологических операций. Реализация вероятностной модели синтеза маршрутных технологических процессов и методик прогнозирования в рамках разрабатываемой автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга длительности производственного цикла и межоперационных перерывов позволяет вести постоянный сбор и обработку статистических данных, за счет чего обеспечивается их актуальность.

4. В результате исследования величины межоперационных перерывов, проведенном на ряде производственных систем, было выявлено наличие зависимости длительности межоперационного перерыва от показателя организационно-технического уровня производственной системы. Величина межоперационного перерыва является наибольшей в производственных системах с низким показателем ОТУ и уменьшается с ростом показателя ОТУ.

5. Разработана информационная модель прогноза и мониторинга в виде структуры классов и отношений между ними, поддержка которой обеспечивается реляционной базой данных. Разработаны состав и структура автоматизированной системы прогнозирования и мониторинга производства «АСПМП», обеспечивающей прогноз временных затрат и последующий мониторинг производства многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и технологии штрих-кодирования.

6. Выполнена апробация созданного программного обеспечения и методики прогнозирования длительности производственного цикла и межоперационных перерывов на предприятиях Уральского региона, имеющих характер единичного производства, в цехах изготовления пресс-форм. Относительная ошибка результатов прогноза длительности производственного цикла с использованием разработанной методики имеет нормальное распределение и не превышает 25%, что подтверждает ее эффективность и пригодность для проведения практических расчетов.

1. Разумов И.М., Организация, планирование и управление предприятием машиностроения. — М.: Машиностроение, 1982. 544с.

2. Климов А.Н., Оленев И. Д., Соколицын С. А. Организация и планирование производства на машиностроительном заводе. — Ленинград.: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1979. -463с.

3. Летенко В.А., Туровец О.Г., Организация машиностроительного производства: Теория и практика. — М.: Машиностроение, 1982. 208с.

4. Организация планирования и управление промышленным предприятием: Учебник для экон. вузов./ Под ред. Д.М. Крука. — М.: Экономика, 1982. 376с.

5. Коробкин А.Д. Оптимизация производственного планирования на предприятии. — М.: Экономика, 1978.

6. Кольцов H.A. Научная организация труда: Учебник для вузов по специальности. «Планирование промышленности». М.: Высшая школа, 1983.-303с.

7. Организация и планирование машиностроительного производства: Учеб. для машиностр. спец. вузов/М.И. Ипатов, М.К. Захарова, К.А. Грачева и др.; Под ред. М.И. Ипатова, В.И. Постникова и М.К. Захаровой. М.: Высш. шк., 1988.-367с.: ил.

8. Основы расчета длительности производственного цикла. Калиберда Ю.Т., М., «Машиностроение», 1968.

9. Длительность производственного цикла (нормирование и контроль в условиях мелкосерийного производства). Крайкова Т.Г., «Машиностроение», 1969.

10. И. Родионов Б.Н., Соломатин H.A., Осадчая Л.Г. и др. Организация планирование и управление машиностроительным производством. М., Машиностроение, 1989.— 328с.

11. Экономика, организация и планирование промышленного производства: Учеб. для экон. спец. вузов/М.Н. Грункин, А.П. Жевтяк, Ю.А. Санамов и др.; Под ред. Ю.А. Санамова. -М.: Высш. шк., 1985.

12. Разумов И.М., Степанов А.П., Смирнов C.B. и др. Научная организация и нормирование труда в машиностроении. М.: Машиностроение, 1975. - 344с.

13. Научная организация труда в машиностроении. /Под ред. Разумова И.М., Смирнова C.B. -М.: Высшая школа, 1978. 341с.

14. Амиров Ю.Д. Научно-техническая подготовка производства. М.: Экономика, 1989. - 230с.

15. SCADA-системы: взгляд изнутри / Е.Б. Андреев, H.A. Куцевич, О.В. Синенко М.: Издательство «РТСофт», 2004. - 176с.: ил.

16. Е.Фролов, Р.Загидуллин, "MES-системы. Вид «сверху», взгляд изнутри". Генеральный директор, 2008. №4.

17. Mesa International. Driving Operations Excellence / Manufacturing Enterprise Solutions Association International / MESA International http://www.mesa.org.

18. Российские MES-системы, или как вернуть производству оптимизм / Портал машиностроения / Портал машиностроения http://www.mashportal.ru/solutionsmanufacturing-2388.aspx.

19. Оперативное управление производством (MES) / Группа компаний Эско Восток Промышленная автоматизация / Эско Восток http://www.eskovostok.ru/solutions/mes.

20. Сандип Лахири. КРГО. Руководство по внедрению. Пер. с англ. М.: КУДИЦ-ПРЕСС. - 2007. - 312с.: ил.

21. Штрих-кодирование в оперативном производственном учете / Корпоративные и ведомственные ИС / РС\УЕЕК http://www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=633 50.

22. Проектирование технологических процессов механической обработки в машиностроении / под ред. В.В. Бабука. Мн.: Выш. шк., 1987. - 255с.

23. Цветков В.Д. Система автоматизации технологических процессов. М.: «Машиностроение», 1972.-240с.

24. Шарин Ю.С. Технологическое обеспечение станков с ЧПУ. М.: Машиностроение, 1986. - 176с.

25. Крутихин А.Д., Кузнецов А.П. Мониторинг многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и методов штрих-кодирования. / Естественные и технические науки, 2008. -№5 (37).-С. 301-306.

26. Крутихин А.Д., Кузнецов А.П. Организация мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств на основе теории сложности и методов штрих-кодирования. / Автоматизация и современные технологии, 2009. №2. - С. 3-9.

27. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / C.B. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2003. - 208 е.: ил. -(Прикладные информационные технологии).

28. Ребрин Ю.И. Основы экономики и управления производством: Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 145с.

29. Крутихин А.Д. Описание и апробация методики прогнозирования длительности производственного цикла на основе теории сложности. / Интеллектуальные системы в производстве. Научно-практический журнал. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. - №2. - С. 125-138.

30. Теоретические основы конструктивно-технологической сложности изделий и структур-стратегий производственных систем машиностроения: монография / Б.А.Якимович, А.И.Коршунов, А.П.Кузнецов. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007. - 280с.

31. Теория сложности / Ю.С. Шарин, Б.А. Якимович, В.Г. Толмачев, А.И. Коршунов. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1999. - 132с.

32. Шарин Ю.С., Поморцева Т.Ю. Метод нормирования труда в машиностроении, основанный на методе оценки сложности изделий. -Свердловск: изд-во УПИ, 1989. 37с.

33. Шарин Ю.С., Поморцева Т.Ю. Определение сложности деталей при обработке. Метод, руков. Свердловск, УПИ им С.К.Кирова, 1989. 80с.

34. Решетников Е.В. Разработка инструментальных средств автоматизированного расчета проектных затрат на изготовление деталей машиностроения. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Ижевск, 2003. 135с.

35. Якимович Б.А. Анализ эффективности и совершенствование переналаживаемых производственных систем машиностроения. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Ижевск, 1994. 333с.

36. Шарин Ю.С., Поморцева Т.Ю. Теория сложности и ее использование в машиностроении. Екатеринбург.: Свердловский ЦНТИ, 1995. — 237с.

37. Якимович Б.А. Коршунов А.И. Сложность деталей машиностроения и эффективное функционирование производственных систем. / Избранные ученые записки ИжГТУ в 3 томах. Том П.-Ижевск. : Изд-во ИжГТУ, 1998-С. 55-61.

38. Якимович Б.А., Коршунов А.И. Экспертные методы оценки структурно-параметрической сложности деталей. / Информатика. — Машиностроение.: 1997. №3. - с. 28-32.

39. Дипломное проектирование по технологии машиностроения: Учеб. пособие для вузов / В.В.Бабук, П.А.Горезко, К.П.Забордин и др. Под общ. ред. В.В.Бабук.-Мн.: Выш.школа, 1979. 464с., ил.

40. Дискретная математика. Алгоритмы и программы: Учеб. пособие / Б.Н. Иванов. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2003. - 288с.: ил.

41. Дискретная математика и комбинаторика. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 960с.: ил. - Парал. тит. англ.

42. Taxa, Хэмди, А. Введение в исследование операций. 6-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 912с.: ил. - Парал. тит. англ.

43. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул: Учебное пособие для втузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1988. -239с.: ил.

44. Моисеев H.H. Математика ставит эксперимент.— М.: Наука. 1979.

45. Степнов М.Н. Статистические метод обработки результатов механических испытаний: Справочник. -М.: Машиностроение, 1985. 232 е., ил.

46. Химмельблуа Д. Анализ процессов статистическими методами.—М.: Статистика, 1973.

47. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005. - 336с.: ил. - (Серия «Учебное пособие»).126

48. Классика менеджмента / Под ред. М. Уорнера / Пер. с англ. под ред. Ю.Н. Каптуревского. СПб.: Питер, 2001.- 1168 е.: ил. - (Серия «Бизнес-класс»).

49. Супермышление / Пер. с англ. Е.А. Самсонов; Худ. обл. М.В. Драко.- 2-е изд.- Мн.: ООО «Попурри», 2003. 304 е.: ил. + 16 с. вкл. - (Серия «Живите с умом»).

50. Исикава К. Японские методы управления качеством. — М.: Машиностроение, 1988.

51. Математическая статистика: Учебник для техникумов под ред. A.M. Длина. — М.: Высшая школа, 1975. 398с.: ил.

52. Калачанов В.Д. Машиностроительный комплекс: совершенствование организационной структуры управления. — М.: Машиностроение, 1989.

53. Абдулаев A.A., Алиев P.A., Уланов Г.М., Принципы построения автоматизированных систем управления промышленными предприятиями. — М.: Энергия, 1975. 440с.

54. Данильченко И.А., Мясников В.А., Четверкин В.Н. Автоматизированные системы управлением предприятием. — М.: Машиностроение, 1975. 223с.

55. Думблер С.А. Управление производством и кибернетика. Создание автоматизированных систем управления в машиностроении и приборостроении. М: Машиностроение, 1969. 424с.

56. Олейник С.У., Иванов В.И., Макаров Г.М., Потемкин С.К. Автоматизированные системы управлением предприятием: Учеб. Пособие. М.: Высш. школа, 1981. - 286с.

57. Применение ЭВМ в технологической подготовке производства. С.П. Митрофанов, Ю.А. Гульнов, Д. Д. Куликов, B.C. Падун. М.: Машиностроение, 1981. —280с.

58. Крутихин А.Д, Кузнецов А.П. Информационное обеспечение автоматизированной системы мониторинга производства «АСМП». / Интеллектуальные системы в производстве. Научно-практический журнал. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2010.-№1 (15).-С. 142-155.

59. Martin Fowler, Kendall Scott. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language (2nd Edition), 1999.

60. Леоненков A.B. Самоучитель UML. СПб.: БХВ - Петербург, 2001. - 304с.: ил.

61. Буч Г., Рамбо Дж., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432с.

62. Пономарева К.В., Кузьмин Л.Г. Информационное обеспечение АСУ. -М.: Высшая школа, 1991. 222с.

63. Голоденко Б.А., Смоленцев В.П. САПР в мелкосерийном производстве. -Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991. 124с.

64. Йордон Э., Аргила К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании: Пер. с англ. М.: «ЛОРИ», 1999. - 264с.

65. Марта Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1978.

66. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. / Наумов А.Н., Вендров A.M., Иванов В.К. и др.; Под ред. Наумова А.Н. М.: Финансы и статистика, 1991. - 352с.

67. Джексон Г., Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. - 252с.

68. Борри X. Firebird: руководство разработчика баз данных: Пер. с англ. -СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 1104с.: ил.

69. Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. М: Мир, 1987. - 608с.

70. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 3-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003 .-1440с.: ил.

71. Крутихин А.Д. Автоматизированная система мониторинга многономенклатурных машиностроительных производств. / Интеллектуальные системы в производстве. Научно-практический журнал. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. - №1 (11). - С. 50-55.

72. Marco Cantù, Mastering Delphi 7. Sybex inc, 2003.

73. Кенту M. Delphi 7 для профессионалов. СПб.: Питер, 2004. - 1101с.: ил.

74. Дарахвелидзе П.Г., Макаров Е.П. Программирование в Delphi 7. СПб.: БХВ - Петербург, 2003. - 784с.: ил.

75. Фаронов В.В. Программирование баз данных в Delphi 7. Учебный курс. СПб.: Питер, 2006. - 459с.: ил.