автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Управление запасами ремонтируемых узлов металлорежущих станков на предприятиях машиностроения

На правах рукописи

ЭЛЬ ЭРИАН ФАТМА АБДАЛЛА МОХАМЕД

УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ РЕМОНТИРУЕМЫХ УЗЛОВ МЕТАЛЛОРЕЖУЩИХ СТАНКОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАШИНОСТРОЕНИЯ

Специальность 05.13.06

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в машиностроении)

АВТОРЕФЕРАТ Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2015

г 7 МАЯ 2015

005569371

Работа выполнена на кафедре «Технологии машиностроения, металлорежущие станки и инструменты» Федерального государственного автономного образовательного учерждения высшего образования «Российский университет дружбы нардов» (РУДН).

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор, заведющий кафедрой «Технология машиностроения, металлорежущие станки и инструменты» ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы нардов» (РУДН), г. Москва. Рогов Владимир Александрович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, кафедры Технологических систем пищевых и перерабатывающих производств Тульского государственного университета, г. Тула. Прейс Владимир Викторович

кандидат технических наук, доцент, кафедры «Динамики процессов управления» Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева (КНИТУ- КАИ), г. Казань.

Сабитов Рустэм Агиевич

Ведущая организация

Экспериментальный научно-исследовательский институт металлорежущих станков («ЭНИМС» г. Москва),

Защита состоится «02» июля 2015 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.081.31 в при ФГАОУ ВПО Казанский (Приволжский) федеральный университет по адресу: 423810, Татарстан, г. Набережные Челны, пр. Мира, 13А, Набережночелнинский институт (филиал) ФГАОУ ВПО Казанского (Приволжского) федерального университета, УЛК-5, ауд.309.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Казанского (Приволжского) федерального университета.

Отзывы на автореферат направлять по адресу: 423810, Татарстан, г. Набережные Челны, пр. Мира, 68/19, диссертационный совет Д 212.081.31.

Автореферат разослан «_»_2015 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.081.31 ^•¿¿¿Щ, И.Р. Мавлеев кандидат техн. наук, доцент \

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Техническое обслуживание и ремонт оборудования машиностроительного предприятия требует достаточно больших средств. В условиях морального и фактического старения механообрабатывающего парка затраты на восстановление будут только возрастать.

Задача управления запасами при ремонте металлорежущих станков всегда сопряжена с расходами материальных, трудовых и финансовых ресурсов по отдельным временным периодам и обслуживаемым объектам. В условиях рыночной экономики система технического обслуживания и ремонта металлорежущих станков, относящихся к категории сложных систем, функционирует с определенными ограничениями. Это объясняется тем, что задачи оптимизации и управления ресурсами запасами при ремонте металлорежущих станков являются структурными и многокритериальными.

Для выполнения ремонтов оборудования в Типовой системе ТОР (технического обслуживания и ремонта) устанавливаются: виды плановых ремонтов, их чередование, трудоемкость, материалоемкость; плановая продолжительность ремонтных циклов, периодичность выполнения внутрицикловых ремонтов по отработанному времени.

Система ТОР во многих случаях не обеспечивает принятие оптимальных решений. Это объясняется тем, что график ТОР строится по нормативным данным. В связи с этим возможна ситуация, когда одновременно в ремонт будет выведено достаточно большое количество единиц оборудования. И из-за ограниченности в ресурсах ремонтное производство предприятия может не справиться с выполнением всех ремонтных работ. Поэтому без учета ограничений (материальных, временных, трудовых, финансовых) на используемые ресурсы нельзя обеспечить надежную эксплуатацию оборудования при существующей системе ТОР. Одновременно многие машиностроительные предприятия, особенно небольших мощностей, в условиях многономенклатурности и рыночной неопределенности вынуждены постоянно приспосабливаться к новым условиям.

Существует два вида задач по оптимизации организационно-технических решений. В задачах первого вида заданная цель достигается в результате качественных изменений, например, применением новых технологий, что требует дополнительных финансовых и временных затрат. В задачах второго вида качественная сторона остается неизменной, но изменяются количественные показатели. В таких задачах исследуются наибольшие и наименьшие значения функций, зависящих от нескольких переменных. В нашей диссертации рассмотрено решение задачи второго вида.

Степень разработанности. Значительный вклад в решение проблем управления запасами внесли отечественные и зарубежные исследователи: Ахумов А.В, Беляев Ю. А, Володось И.Ф, Гаврилов Д. А, Голдобина H. Н, Голенко Д.И, Гришина Т.Г, Громенко В. М, Зеваков А. М, Инютина К. В, Кудрявцев Б. М, Лагуткин В. М, Ледин М. И, Микитьянц С. Р, Никитина В.П, Sherbrooke С. С, Wild Т и др, однако их работы не затрагивают вопрос управления запасами ремонтируемых узлов металлорежущих станков на предприятиях машиностроенния.

Целью работы является управление запасами ремонтируемых узлов металлорежущих станков на предприятиях машиностроения в условиях ограниченных трудовых и финансовых ресурсов.

Для решения рассмотренных выше проблем, нужно решать следующие задачи:

1. Разработать модель нечеткой логики, математическую и имитационную модели для моделирования запасами в ремонтном производстве.

2. Разработать модель нечеткой логики и математическую модель для оптимизации ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

3. Разработать модель нечеткой логики и математическую модель для оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных трудовых и финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

Объектом исследования является система технического обслуживания и ремонта металлорежущих станков.

Предметом исследования является изучение ограничения трудовых и финансовых ресурсов на количество запасных частей ремонтных воздействий и ремонтных единиц.

Результаты, полученные автором и выносимые на защиту:

• Разработаны математическая, имитационная и нечеткой логики модели для управления запасными частями в условиях ограничения трудовых и финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

• Разработаны математическая и нечеткой логики модели для оптимизации количества ремонтных воздействий (PB) в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

• Разработаны математическая и нечеткой логики модели для оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

Научная новшна работы состоит в:

1. Разработке моделей нечеткой логики для:

■ управления запасами при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения;

■ оптимизации количества ремонтных воздействий (РВ) в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения;

■ оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных трудовых и финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

2. Разработке математической и имитационной моделей управления запасными частями

при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

3. Разработке математической модели для:

■ оптимизации количества ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения ;

■ оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных трудовых и финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения.

Практическая значимость работы заключается в:

■ оптимизации складских запасов при ремонте металлорежущих станков. В любом временном интервале можно, не прибегая к сложным экономическим расчетам, устанавливать в динамическом режиме потребное количество пополняемых запасных узлов для выполнения ремонтных воздействий обслуживаемого парка металлорежущего оборудования;

■ определении количества ремонтных воздействий (РВ) в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения;

• определении количества ремонтных единиц в условиях ограниченных трудовых и финансовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков на предприятиях машиностроения;

■ обеспечении минимизации потребных оборотных средств.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Работа соответствует формуле специальности 05.13.06 — " Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами " (в машиностроении) (технические науки) в области

«Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация», а также «Методы планирования и оптимизации отладки, сопровождения, модификации и эксплуатации задач функциональных и обеспечивающих подсистем АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включающие задачи управления качеством, финансами и персоналом» в полном соответствии с п.п. 4 и 11 области исследования паспорта специальности.

Методы исследований. Теоретические исследования базировались на основных положениях особенности системы ТОР. Разработка модели нечеткой логики управления запасами выполняется с помощью графических средств системы МайаЪ — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования. широко используемый в научных исследованиях и прикладных разработках.

Апробация работы

Основные результаты были представлены на следующих конференциях:

• Актуальные проблемы глобальной экономики, конференция «Материалы XVI научной конференции молодых ученых экономического факультета». Москва - 2014 г.

• Интеллектуальные системы, конференция «Труды одиннадцатого международного симпозиума», ШТЕЬЗ' 2014, Москва - 2014 г.

• Международная научно-практическая конференция «Технологическо-конструкторское обеспечение машиностроительных производств». Москва - 2014 г.

Публикации.

Основные положения настоящей диссертации были опубликованы в 10 работах, в том числе 4 работы в изданиях, рекомендуемых перечнем ВАК.

Структура диссертации

Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение, список использованных библиографических источников (98 наименований). Общий объем текста диссертации 151 страницы, в него включены 38 рисунков и 33 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность диссертации и основные направления исследований. Приведена общая характеристика работы.

В первой главе дан анализ существующих организационных ремонтных форм и ее конкретных нормативов, описание сути проблемы управления запасами, рассмотрена история вопроса. Значительный вклад в решение проблем управления запасами внесли отечественные и

зарубежные исследователи: Ахумов А.В, Беляев Ю. А, Володось И.Ф, Гаврилов Д. А, Голдобина H. Н, Голенко Д.И, Гришина Т.Г, Громенко В. М, Зеваков А. М, Инютина К. В, Кудрявцев Б. М, Лагуткин В. М, Ледин М. И, Микитьянц С. Р, Никитина В.П, Sherbrooke С. С, WildT и др.

В главе рассмотрены современные подходы и принципы управленния запасами: принцип ABC и XYZ анализа; JT- управление "точно в срок" (Just-In-Time); системы MRP "Material Requirement Planning", ERP "Enterprise Resource Planning", METRIC "Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control" и др.

Построение такой модели требует определенных допущений, например, по потокам заказов, законам распределения времени и др. Эти Модели строятся по классической схеме математического программирования.

Проанализированы математические подходы и модели, применяемые в задаче оптимизации запасов, показано, что традиционный подход к проблеме управления запасами, рассказываемый в литературе, зависит от сложных математических моделей и не может дать адекватных результатов при ремонте металлорежущих станков в соответствии с меняющимися финансовыми и трудовыми ресурсами. Так как, на процесс управления запасами в ремонтном производстве влияют многие факторы, в том числе и сложно формализуемые, такие, как вероятность надежности агрегатов (вследствие различных ресурсов наработки), минимальные оборотные средства на приобретение запасных узлов и быстроизнашиваемых деталей, продолжительность выполнения ремонтных воздействий (вытекающая из годового плана-графика ремонта технологического оборудования), наличие квалифицированных трудовых ресурсов, и т. п.

Во второй разработаны нечеткой логики, математическая и имитационная модели для управления количествами запасными частями при ремонте металлорежущих станков.

Для формализации разрабатываемой модели примем некоторые допущения, позволяющие упростить ее дальнейшее решение:

1. Осмотры оборудования согласно системе ТОР не предусматривают использования каких - либо запасных узлов, за исключением аварийных ситуаций.

2. Комплектность запасных узлов по каждой модели металлорежущего станка обычно устанавливается укрупненно по станку- представителю в каждой группе оборудования.

3. Структура ремонтного цикла металлорежущих станков массой до 10 т согласно принятой системе ТОР включает один капитальный ремонт, два средних, шесть текущих ремонтов и девять осмотров, т.е.

КР-О-ТР-О-ТР-О-СР-О-ТР-О-ТР-О-СР-О-ТР-О-ТР-О-КР.

4. Организационная форма технического обслуживания и ремонта - централизованная (Ц).

5. Объем обслуживаемого металлообрабатывающего оборудования, выраженный суммарным значением единиц ремонтной сложности.

6. Распределение обслуживаемого оборудования по группам в соответствии с утвержденными графиками ремонтных воздействий на машиностроительном предприятии.

7. Продолжительность планируемых временных периодов, обычно это - 12, 24 и 36 месяцев, в нашем случае принимаем временой период равным 12 месяцев.

8. Средний ресурс работы (Р) для станков массой до 10 тонн составляет 23000 часов.

В ряде известных работ доказано, что хорошей альтернативой классическим моделям управления запасами может служить подход, основанный на нечеткой логике. Этот подход не требует построения и решения сложных математических моделей. Он опирается на сопоставление спроса на данный вид ресурса в рассматриваемый момент времени с количеством ресурса, имеющемся на складе. В зависимости от этого формируется управляющее решение, на основании которого увеличиваются или уменьшаются соответствующие запасы.

Качество нечеткой модели управления существенно зависит от нечетких правил и функций принадлежности, описывающих нечеткие термы. Чем удачнее подобраны нечеткие правила и функции принадлежности, тем адекватнее управленческое решение.

Одним из важнейших компонентов системы управления (в нашем случае управления запасами) является база знаний, которая представляет собой совокупность нечетких правил «если - то» («if - then»), определяющих взаимосвязь между входами и выходами исследуемой системы.

Процесс применения нечеткой логики осуществляется на трех стадиях: фаззификации (fuzzification), принятия решения и дефаззификации (deftizzification). Фаззификация (переход к нечеткости) - на данной стадии точные значения входных переменных преобразуются в значения лингвистических переменных («термов») посредством применения некоторых положений теории нечетких множеств, а именно - при помощи определенных функций принадлежности. В процессе принятия решения используется нечеткое условие, найденное в базе данных «если - то» («if - then»), для преобразования входных данных (параметров) в требуемые управляющие воздействия. Дефаззификация (устранение нечеткости) -осуществляется переход от нечетких значений величин («термов») к определенным физическим параметрам, которые могут служить управляющими командами.

Разработка модели нечеткой логики выполняется с помощью графических средств системы Matlab.

В редакторе нечетной логики Fuzzy Logic Toolbox можно использовать три входных ОН (t) по количеству поступающих запасных узлов в каждый пошаговый интервал времени, BO(t) по количеству расходующих запасных узлов в период выполнения ремонтных воздействий, OP(t) по количеству запасных узлов в начальный момент обслуживания и один выходной 5 (t) параметр по уровню запасов на складе ремонтного производства в моменты времени t. Графический интерфейс редактора для этих переменных, как обобщенный пример, показан на рис. 1.

Рис. 1. Редактор GUI для входных и выходных переменных в системе нечеткого вывода.

Для решения поставленной задачи используемые в соответствии с Centroid metodom параметры представим в виде следующих лингвистических переменных.

Графические интерфейсы (GUI) лингвистических переменных (ВО), (ОН), (ОР) и (S) показаны на рис. 2, 3, 4 и 5. Часть из правил, используемых в нечеткой системе управления запасными частями, показаны на рис. 6 и табл. 1.

Н Mtmbenhip Function Editor "ГО

FIS VanaWes -------.....—1 kitmtarihe "unGd реч pM ports к,

.. ■ ■■ . . , ■■ « PS =3 P« PS

1AAI BO s m Й1

Ы Membership Function Editor TO ** > ' ' i A*

FIS Vanables VtW«f«U? V»cton p«B pwt port 1

ШШ Ty<T 02 OS 04 с

q s 0- / и Of -

Рис. 2. Графический интерфейс (GUI) лингвистических переменных по количеству расходующих запасных узлов в период выполнения ремонтных воздействий (ВО).

Рис. 3. Графический интерфейс (GUI) лингвистических переменных по количеству поступающих запасных узлов в каждый пошаговый интервал времени (ОН).

Q M«mb«rt-p Function Editor. br ................."isst

V» E;h View

FIS Vanables Utmol* fcwaon stoB PW Port»: IM

t>( CJ W cs c& a

BO S El Y1 /YYYY

El W /V \ЛАЛЛ

Рис. 4. Графический интерфейс (GUI) лингвистических переменных по количеству запасных узлов в начальный момент обслуживания (ОР).

Рис. 5. Графический интерфейс (GUI) лингвистических переменных по уровню запасов на складе ремонтного производства (S).

Q Rule Editor br ' *'•"' ^вЬ&вВ

Fife Edit View Options

Рис. 6. Графический интерфейс (GUI) правил используемых в нечеткой логике.

Таблица I.

Часть из правил, используемых в нечеткой системе

управления запасами при обслуживании станков

Если (if) то (then)

Количество расходующих запасных узлов в период выполнения ремонтных воздействий (ВО). количество поступающих запасных узлов в каждый пошаговый интервал времени (ОН). количество запасных узлов в начальный момент обслуживания (ОР). решение по уровню запасных узлов

В1 Очень низкая 05 Очень высокая Р5 Очень высокая С1 Резко уменьшить

В4 Высокая 05 Очень высокая Р5 Очень высокая СЗ Уменьшить медленно

В2 Низкая 02 Низкая Р2 Низкая С4 На прежнем уровне

вз Постоянная oi Очень низкая PI Очень низкая С6 Увеличить уверенно

На рис. 7 показаны результаты применения вышеизложенного метода нечеткой логики для токарной группы станков. Например, если входные параметры: ВО - количество расходующих запасных узлов в период выполнения ремонтных воздействий равно 310 и ОН - количество поступающих запасных узлов в каждый пошаговый интервал времени равно 178 и ОР -количество запасных узлов в начальный момент обслуживания равно 123, то оптимальный запас на складе ремонтного производства для токарной группы S равен 0,636. (рис. 7).

Рис.7. Пример обработки данных в интерфейсе программы Rule Viewer

Разработка математической и имитационной моделей управления запасами.

Метод имитационного моделирования сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники. Имитационное моделирование благодаря развитию информационных технологий привело к появлению нового вида компьютерного моделирования.

Используя аппарат формальной логики технологическую последовательность подготовки и выполнения имитационного моделирования представим в виде ориентированной блок-схемы (рис. 8). Отдельные блоки будут изображать фазы моделирования, а ориентированные

ребра (дуги) последовательность

эксперимент(компьютерное моделирование).

Рис. 8. Блок-схема исследования системы технического обслуживания

Разработка математической модели.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается сначала в математической модели, которая затем преобразуется в имитационную. Выполненный анализ системы технического обслуживания и ремонта, выявленная причинно -следственная связь постоянных и переменных параметров позволили установить, что достижение поставленной цели относится к задачам логистического характера. Математическую модель нахождения оптимального числа запасных узлов, обеспечивающих рациональное функционирование исследуемой системы, предлагаем выразить зависимостью (1):

КМ I) =Ы„( I) - Ыр( I) { Г2(Тмр; Т,; №;) } + КЦ I) {^(Ц; ЕЯ; п,; р,; ), &(Тмр; Т,; К;РВ;;), С,(С,Ф.С3);} (1)

где N„(1) - объем запасных узлов в начальный момент обслуживания;

КрЩ - объем расходующих запасных узлов в период выполнения ремонтных воздействий ;

N„(0 - объем поступающих запасных узлов в каждый пошаговый интервал времени;

Т[ - пошаговый интервал изменения системного времени, равный продолжительности межремонтного периода Т„р;

^ - функционал постоянных параметров исследуемой системы;

- функционал переменных параметров, характеризующий обьемы и виды выполняемых ремонтных воздействий в заданный временной период обслуживания;

- функционал переменных параметров, характеризующий суммарную балансовую стоимость обслуживаемого оборудования, оборотные фонды ремонтного производства, стоимость запасных узлов на планируемый период по группам станков и видам ремонтных воздействий.

Особенности технического обслуживания и ремонта металлорежущих станков показывают, что для разработки имитационной модели необходимо использовать основные положения теории массового обслуживания (СМО). Методы теории массового обслуживания позволяют расчетным путем оптимизировать совместную работу ремонтной службы машиностроительного предприятия и организации-поставщика запасных узлов. Результативный анализ СМО аналитическими методами довольно затруднительная процедура, в то время как такой анализ методами имитационного моделирования с использованием современных информационных технологий не представляет особой сложности.

Границы системы, в нашем случае, определяются пределами основных цехов, эксплуатирующих оборудование, ремонтно-механическим цехом машиностроительного завода и поставщиками запасных частей, количество которых заранее определено. Структурные связи между элементами выражаются отправкой в ремонт согласно графику МС, ремонт их в ремонтпо-механическом цехе и возвращением в эксплуатирующие цехи. Взаимосвязь с внешней средой состоит в поставке запасных узлов по результатам дефектации предприятиями - поставщиками, исходя из имеющихся финансовых ресурсов машиностроительного предприятия. Характер детализации процесса зависит от видов выполняемых ремонтных воздействий, трудоемкости и сроков выполнения. Принимаем централизованную структуру технического обслуживания МС, как наиболее сложную структуру, охватывающую все виды ремонтов. В случае использования децентрализованной системы обслуживания моделирование за счет уменьшения элементов системы существенно упростится. Все вводимые переменные имеют дискретный характер, что облегчает процесс исследования.

Имитационная модель системы массового обслуживания (СМО) для наших условий будет характеризоваться как многофазная, многоканальная (три канала обслуживания - для

капитальных, средних и текущих ремонтов), с несколькими неоднородными потоками заявок (ремонт МС различных моделей), с очередями ограниченной емкости (ограничениями по трудовым ресурсам) на всех стадиях обслуживания (рис. 9).

Ц..-Ц

С,л.....Сш

Д...Д ЬСКп. К.т„ К.г

ЗУ, ЗУ,р т, ...л-

ЗУ„

цехи основного производства, эксплуатирующие МС;

источники потока заявок: МС ¡-того цеха с инвентарным заводским номером п; участки приемки и дефектации поступающих на ремонт МС;

каналы обслуживания: специализированные посты (участки) по выполнению капитального, среднего и текущего ремонта, соответственно, определенной емкости; запасные узлы и детали, запрашиваемые для выполнения ремонтных работ, по результатам дефектации;

транспортировка (возвращение) отремонтированных МС в соответствующие цехи основного производства.

ЗУ»

, Ц>; ► С...

■ Ц>) ► См

л да

Т,

Н с,

РМЦ

ЗУ,.

Рис. 9. Алгоритм имитационной модели СМО В имитационных моделях предусматриваются модули реакции на изменение параметров выполняемых событий в потоках. Каждый поток исходя из функционального назначения обслуживается модулями реакции. В процессе моделирования таймер модельного времени должен корректироваться в соответствии с событиями, возникающими в реальной системе. Для этого имитационная модель СМО будет иметь следующие модули реакции:

модуль реакции (Е)- на поступление заявок - учитывает соответствие поступающих МС плану-графику ремонта, а также возможные отклонения: аварийные ремонты, непредвиденные организационные помехи основного производства и т. п.; модуль реакции (Б)- на результаты дефектации МС в виде заявки на наличие необходимых запасных узлов и деталей. Установление имеющихся запасных узлов на складе и приобретение недостающих; модуль реакции (О)- на невозможность приобретения необходимых запасных узлов ввиду их

отсутствия у поставщика или недостаточного финансирования; модуль реакции (Я)- на ограниченность временных и трудовых ресурсов;

модуль реакции (Б)- на освобождение или занятость каналов (специализированных ремонтных постов);

Алгоритм имитационной модели СМО показан на рис. 10. Разработанный алгоритм обладает дискретностью (основное свойство), определенностью и однозначностью. Структура алгоритма определяется способом продвижения модельного времени по событиям.

Блок 1 - введение начальных условий на весь процесс моделирования (НУВП). Вводятся временной период (как правило, год) выполнения ремонтных воздействий, указываются число источников заявок, число каналов.

Блок 2 — вводятся начальные условия на реализацию модели (НУРМ) на планируемый временной период (квартал). Текущее время, счетчики числа поступивших и обслуженных заявок устанавливаются на нуль. Каналы обслуживания и очереди к ним устанавливаются в исходные состояния

Блок 3 - реализуют события по фазам и времени (РСФ). Блок 4 — выбор модуля реакции (Е Д ,5) и передача управляющих воздействий соответствующей фазе блока 3 через модули реакции.

Рис. 10. СМО применительно к исследуемой системе технического обслуживания МС

В третьей главе разработаны нечеткой логики и математическая модели для оптимизации количества ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов при ремонте металлорежущих станков методами нечеткой логики.

С использованием подхода нечеткой логики, мы постараемся оптимизировать ремонтные воздействия в условиях ограниченных трудовых ресурсов с учетом влияния факторов трудоемкости ремонта, годового фонда рабочего времени, структуры ремонтных воздействий. В зависимости от этого формируется управляющее решение.

кум /

-ч £;

НУРМ !

'Выбор

\ М.

Печать !

Л

-1 И V-/

-1,0'

.....Г 5 I

Конец

В редакторе нечетной логики Fuzzy Logic Toolbox можно использовать три входных параметра: трудоемкость ремонта обслуживаемого парка оборудования HT(t) и годовой фонд рабочего времени FB(t) и три выходных параметра: количество выполненных капитальных ремонтов KP(t), количество выполненных средних ремонтов CP(t), количество выполненных текущих ремонтов TP(t), в заданном временном периоде (t). Графический интерфейс редактора для вводимых переменных показан на рис. 11.

Часть из правил, используемых в нечеткой системе оптимизации ремонтных воздействий

в условиях ограниченных трудовых ресурсов, показаны на рис. 12 и табл. 2.

Н fIS Editor РЕМОНТ ' • _ \ a Rute Editor РЕМОНТ fZr ,43

file Edit View Options

XX ГСИОН7 XX1 .................. ........................... 12.«(HT is HT2) ami (FB is F3S) then (KP is KP7)(CP is CP7дТР is TP6H1 > ¡3. tf (HT is HT3) ana (FB is FB5) men (KP is KP7)(CP л CP?>(TP is tps; (1 > 1«. if (HT is HT4) ana (FB is FSS) then (KP is KP7)(CP is CP6,(TP A TP7; (1> ]£. !f (HT is HTSi аг>й (FB is FBS) then (KP is KP7)(CP is CP7)(TP is TP7; (1) !€. If (HT is H7|) and (FB is F34) then (KP is KP6XCP s CP7)(TP is TP7) (1) ¡7. if (HT is HT2> ana (FB is F34) then (KP is KP7tfCP is CP7)(TP « TPS) (1) ]8. if (HT Is HT3) and (FB is FS-i) then (KP is KP7.KCP is CP7)(7P is TP6) (1) 39. if (HT is HT<. ana (FB is FS*: then ,'KP is KP7WCP is CP7XTP isTP6H1>

нт -1/ХХМ

XX F3 ^Н/Ххм

Рис. 11. Редактор GUI для входных и Рис. 12. Графический интерфейс (GUI) правил,

выходных переменных в системе нечеткого используемых в нечеткой системе оптимизации ремонтных вывода. воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов

Таблица 2.

Часть из правил, используемых в нечеткой системе ремонтных воздействий в условиях _ограниченных трудовых ресурсов_

Если (if) ____то (- then)

трудоемкость ремонта (HT) Годовой фонд рабочего времени (FB). Количество ремонтов в заданные временные периоде t

При капитальном ремонте (КР) При Среднем ремонте (СР) при текущем ремонте (ТР)

(HTl) очень низкая (FB5) очень высокий (КР7) очень высокое (СР7) очень высокое (ТР7) очень высокое

;НТ2) низкая FB5) очень высокий (,КР7) очень высокое (СР7) очень высокое (ТР7) очень высокое

^НТЗ) средняя (FB5) очень высокий (КР7) очень высокое (СР7) очень высокое (ТР7) очень высокое

^НТ4) высокая FB5) очень высокий (КР7) очень высокое (СР7) очень высокое (ТР7) очень высокое

На рис. 13 показаны результаты применения вышеизложенного метода нечеткой логики. Например, если входные параметры: НТ(Ц - равна 29990 и РВ(1) - равен 28300, то количество ремонтов при капитальном ремонте КР(1), среднем ремонте СР(1), текущем ремонте ТР(0 равно 15, 30 и 90,9.

Я Rule Vie>vef: РЕМОНТ ::le Edit View Options

16

ШШШ&Ш m

■--mm

FB • гбЗв-СМ

Opened syMem ТОионт, 25 rules

Рис. 13. Пример обработки данных в интерфейсе программы Rule Viewer

Разработка математической модели для оптимизации количества ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов.

Математическая модель нахождения оптимального числа ремонтных воздействий, обеспечивающих рациональное функционирование исследуемой системы выражается зависимостью:

»VAM,. T{t){f3(R^,r)}

(2)

где Npuft)

Ф(0

T(t)

f, h

fs Riai

c7

4

количество РВ исходя из ограничений трудовых ресурсов в период выполнения ремонтных воздействий;

годовой фонд рабочего времени в период выполнения ремонтных воздействий;

Суммарная трудоемкость ремонта в каждый пошаговый интервал времени; пошаговый интервал изменения системного времени, равный продолжительности межремонтного периода Тмр;

функционал постоянных параметров исследуемой системы;

функционал переменных параметров, характеризующий число рабочих и фонд времени каждого рабочего, выполняемых ремонтных воздействий в заданный временной период обслуживания;

функционал переменных параметров, характеризующий суммарную трудоемкость при капитальном ремонте, среднем ремонте и текущем ремонте; категория ремонтной сложности станка; срок службы каждого станка;

число рабочих;

(р - годовой фонд времени работе каждого рабочего; Для определения количества РВ капитальных Л'^Дг), средних ЛГЛ8Г(/) и текущих ремонтов можно выражаться зависимостями (3), (4) и (5).

^гаг(0 = —Г\--(3)

ТК(,) + 2ТС(<)+6ТГ{1)

"т({) = ™гвк(})> И)

НРВЛ1) = (>Мтк(1)- (5)

где Т„ - норма трудоемкости при капитальном ремонте;

Тс - норма трудоемкости при среднем ремонте;

Тг - норма трудоемкости при текущем ремонте.

Достоверность результатов моделирования

Для выполнения указанных РВ по нормативам трудоемкости (табл.3), при получении 0% запасных частей со специализированных заводов потребуется 31512 ч. Имеются следующие ограничения по трудовым ресурсам. Техническое обслуживание производится двумя бригадами ремонтных рабочих в одну смену с максимальным годовым фондом рабочего времени, равным 32064 ч. Но состав бригады меняется в зависмисти от наличия трудовых ресурсов на момент выполнения ремонтных воздействий (отпуск, временная нетрудоспособность и т.п.). При определении количества РВ, годовой фонд рабочего времени принят равным 28056, временной период - один год.

Количество РВ исходя из ограничений трудовых ресурсов при применении нечеткой логики и математической модели сведено в табл. 3.

Таблица 3.

Количество РВ исходя из ограничений трудовых ресурсов при применении нечеткой логики и

математической модели

Виды Количество Необходимый Доступный Количество ремонтов исходя Расчетный годовой фонд

ремонтов ремонтов годовой фонд годовой из ограничении трудовых рабочего времени, ч

по рабочего фонд при при при При

структуре времени, ч рабочего применении применении применении применении

ремонтного времени, ч нечеткой математической нечеткой математической

цикла логики модели логики модели

(табл.3.1)

КР 16 31512 28056 14 14,24 27912,3 28050,84

СР 32 28 28,49

ТР 96 86,9 85,47

Результаты применения модели нечеткой логики для решения поставленных задач исследования обеспечивает достоверность получаемых результатов.

В четвертой главе разработаны модель нечеткой логики и математическая модель для оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных финансовых и трудовых ресурсов.

В редакторе нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox можно использовать три входных параметра: трудоемкость ремонта, обслуживаемого парка оборудования HT(t), годовой фонд рабочего времени FB(t) и годовой объем финансирования ремонтных работ OF(t) и три выходных параметра: количество ремонтных единиц при капитальном ремонте KK(t), количество ремонтных единиц при среднем ремонте KC(t), количество ремонтных единиц при текущем ремонте KT(t), в заданном временном периоде t. Графический интерфейс редактора для вводимых переменных показан на рис. 14.

И F!S Editor; КРШОНТ Fi-e Edii View

вг£щяВ'

кк

Рис. 14. Редактор GUI зля входных и выходных переменных в системе нечеткого вывода.

Результаты применения вышеизложенного метода нечеткой логики показаны на рис. 15 Например, если входные параметры: HT - трудоемкость ремонта равна 29510 (ч), FB -годовой фонд рабочего времени равен 28100(ч) и OF - годовой объем финансирования ремонтных работ равен 25700000 (тыс. руб.), то количество ремонтных единиц при капитальном ремонте КК, при среднем ремонте КС и при текущем ремонте KT равно 210,368 ,1080.

Рис. 15. Пример обработки данных в интерфейсе программы Rule Viewer

Разработка математической модели для оптимизации количества ремонтных единиц в условиях ограниченных финансовых и трудовых ресурсов.

Математическая модель нахождения оптимального количества ремонтных единиц, обеспечивающих рациональное функционирование исследуемой системы, выражается зависимостями (2-5) и (6):

/ц ,Ф(г)-?г

£ ! ™ ' с(,)(/6(сг,сг,сг)}

где ф(<) - годовой объем финансирования ремонтных работ в заданном временном периоде fs - функционал постоянных и переменных параметров исследуемой системы;

Уй - функционал постоянных параметров исследуемой системы;

ДГ£(I) - количество ремонтных единиц исходя из ограничений финансовых ресурсов в

заданном временном периоде I; С (/) _ ориентировочная стоимость ремонта металлорежущих станков, на одну ремонтную

единицу при капитальном ремонте в заданном временном периоде 1; Сс(?) - ориентировочная стоимость ремонта металлорежущих станков, на одну ремонтную

единицу при среднем ремонте в заданном временном периоде I; Сг(г) - ориентировочная стоимость ремонта металлорежущих станков, на одну ремонтную единицу при текущем ремонте в заданном временном периоде I. Для определения количества ремонтных единиц капитальных средних Л^Д/) и

текущих ремонтов, исходя из ограничений исследуемой системы выражается

зависимостями (7), (8), (9).

= = б^.«хЛк. =6*сЛ) + 2с% + 6сА0 (9)

Имеются следующие ограничения по трудовым и финансовым ресурсам для определения количества ремонтных единиц (табл.4). Трудоемкость ремонта принята равной 28600, годовой фонд рабочего времени принят равным 28500 ч, годовой объем финансирования ремонтных работ принят равным 28000000 рубл., временной период - один год.

Количество ремонтных единиц, исходя из ограничений ресурсов при применении нечеткой логики и математической модели сведено в табл. 4.

Таблица 4

Количество ремонтных единиц исходя из ограничений ресурсов при применении нечеткой логики и математической модели

Виды ремонтов Количество ремонтных единиц по структуре ремонтного цикла и по нормативам трудоемкости (табл.4.4) Требуемый годовой объем финансирования ремонтных работ, ?уб- Доступный "ОДОВОЙ абъем финансирования эемонтных забот, р>б. Количество ремонтных единиг исходя из ограничений финансовых Расчетный годовой объем финансирования ремонтных работ, руб.

При применении нечеткой логики при применении математической модели при применении нечеткой логики при применении математической модели

КР 240 31152000 28000000 220 215,7 28031450 2799860

СР 480 Ш «1,4

ГР 1440 1260 1294,3

Выводы

1. В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая задача, заключающаяся в управлении запасами ремонтируемых узлов металлорежущих станков на предприятиях машиностроения с помощью применения метода нечеткой логики.

2. Применение метода нечеткой логики в управлении запасами запасных частей в ремонтном производстве позволяет в оперативной форме оптимизировать складские запасы ..

3. при ремонте металлорежущих станков. В любом временном интервале можно, не пребегая к сложным экономическим расчетам, устанавливать в динамическом режиме потребное количесво пополняемых запасных узлов для выполнения ремонтных воздействий обслуживаемого парка металлорежущего оборудования. При этом обеспечивается минимизация потребных оборотных средств.

4. Предлагаемая методика нечеткой логики позволяет выбирать оптимальную структуру ремонтных воздействий (РВ) при ограниченных ресурсах. С использованием разработанной модели нечеткой логики для оптимизации количества ремонтных воздействий появляется возможность давать инженерную прогнозную оценку функционирования ремонтных предприятий в изменяющихся рыночных условиях.

5. Предлагаемая методика нечеткой логики позволяет адаптировать ремонтные системы предприятий к требованиям финансовых и рыночных условий (изменять количество ремонтных единиц и всю структуру ремонтных воздействий).

6. Применение нечеткой логики для решения поставленных задач исследования не требует построения и решения сложных математических моделей и дает хорошие результаты в короткий промежуток времени.

Основные публикации по теме диссертации

В научно-технических журналах из перечня ВАК

1. Фатма Абдалла Эль Эриан. Разработка модели нечеткой логики для управления запасами деталей при ремонте металлорежущих станков // Москва. Вестник РУДН № 3, 2014, С. 7886.

2. Эль Эриан Ф. А. Выбор организационных форм и расчет нормативов ремонтных воздействий металлорежущих станков // Ремонт, восстановление, модернизация. 2014. № 7. С. 38-43.

3. Эль Эриан Ф. А. Моделирование запасами в ремонтом производстве методами нечеткой логики /Расторгуев Г.А. // Ремонт, восстановление, модернизация. 2014. № 9. С. 34-40.

4. Эль Эриан Ф. А. Оптимизация ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов методами нечеткой логики./Расторгуев Г.А. // Ремонт, восстановление, модернизация. 2015. № 2. С. 37-42.

В других изданиях

1. Rastorguev О. A, Elerian F.A. Spare parts management for the repair of machine tools using fuzzy logic approach, Mansoura Engineering Journal (MEJ), Faculty of Engineering Mansoura University, Egypt, Vol. 39, No. 2, 2014. pp 1-8.

2. Эль Эриан Ф. А. Подход нечеткой логики для управления запасами в ремонтном производстве // Актуальные проблемы глобальной экономики конференция «Материалы XVI научной конференции молодых ученых экономического факультета». Москва-2014 г. С. 169- 172.

3. Эль Эриан Ф. А. Управление запасами при ремонте металлорежущих станков методами нечеткой логики /Расторгуев Г.А.// Интеллектуальные системы конференция «труды одиннадцатого международного симпозиума», INTELS' 2014, Москва- 2014 г. С. 214- 216.

4. Эль Эриан Ф. А. Оптимизация количества ремонтных единиц в ремонтом производстве методами нечеткой логики // Международная научно-практическая конференция «Технологическо-конструкторское обеспечение машиностроительных производств». Москва-2014 г. С. 16-17.

5. Эль Эриан Ф. А. Разработка математической модели для оптимизации ремонтных воздействий в условиях ограниченных трудовых ресурсов // Международная научно-практическая конференция «Технологическо-конструкторское обеспечение машиностроительных производств». Москва- 2014 г. С. 17-18.

6. Эль Эриан Ф. А. Разработка нечеткой логики модели для определения ремонтных воздействий в ремонтом производстве // Международная научно-практическая конференция «Технологическо-конструкторское обеспечение машиностроительных производств». Москва-2014 г. С. 18-19.

Подписано в печать: 06.05.2015 Объем: 1.02 п.л. Тираж: 100 экз. Заказ № 368 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, пр-т Вернадского, д. 39 (495) 363-78-90; wwvv.reglet.ru