1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНА
1.1 Обзор автоматизированных систем распределения производственных ресурсов современных промышленных предприятий
1.1.1 Общая классификация систем автоматизированного управления
Существует множество критериев, по которым можно классифицировать системы автоматизированного управления [1]. Одним из показателей для разделения систем управления на два класса можно назвать наличие или отсутствие обратной связи:
– разомкнутые (незамкнутые) – процесс работы системы не зависит непосредственно от результата ее воздействия на управляемый объект, т.е. в ней отсутствует обратная связь;
– замкнутые – характерной особенностью этой системы является наличие обратной связи, благодаря которой информация о состоянии управляемого объекта передается в управляющее устройство. Данный тип систем управления является естественным дальнейшим усовершенствованием автоматической системы.
По виду задающего воздействия можно выделить следующие типы:
– системы стабилизации – в данном типе систем задающее воздействие константно, то есть постоянно. Цель данных систем – поддержание постоянства некоторого физического параметра;
– системы программного управления – в случае, если задающее воздействие изменяется по какому–либо заранее известному закону. В качестве примера можно привести повышение температуры при термической обработке изделий;
– следящие системы – задающее воздействие в этом случае заранее неизвестно и определяется внешними факторами (например, в радиолокационной станции слежения за самолетом задающее воздействие определяется движением наблюдаемого самолета).
Другим критерием классификации можно назвать вид сигнала на выходе элементов системы управления. При этом системы управления подразделяются следующим образом:
– непрерывные – системы управления, в которых выходные переменные всех элементов являются непрерывными функциями;
– дискретные – системы управления, в которых хотя бы одна выходная переменная какого-либо элемента принимает дискретные значения по значению и/или по времени.
По зависимости характеристик системы управления от времени различают:
– стационарные – характеристики системы управления не зависят от времени;
– нестационарные – характеристики системы управления зависят от времени.
Наиболее актуальным в настоящее время все более становится деление систем управления в зависимости от использования текущей информации:
– обычные (или неадаптивные) – если текущая информация используется только для выработки управляющего воздействия при неизменном алгоритме управления;
– адаптивные – если текущая информация используется также для изменения алгоритма управления и/или задающего воздействия.
Адаптивные системы можно разделить на следующие типы:
– оптимальные – обеспечивают автоматическое поддержание в объекте управления наилучшего режима;
– самонастраивающиеся – в данных системах управления адаптация достигается изменением параметров;
– самоорганизующиеся – системы управления, в которых адаптация достигается изменением параметров, а также и структуры управляющей системы;
– системы с адаптацией в особых фазовых состояниях – в данных системах специально организуются особые режимы (например, режим автоколебаний), которые служат еще одним источником рабочей информации об изменяющихся характеристиках объекта или придают системе новые свойства, за счет которых динамические характеристики управляемого процесса поддерживаются в допустимых пределах, независимо от изменений условий работы системы;
– самообучающиеся – используют процессы обучения: постепенное накапливание, запоминание и анализ накопленного опыта управления объектом. На основании этого система управления совершенствует свою структуру и способ управления. Такие системы повышают качество управления по мере эксплуатации.
В зависимости от характера внешних и внутренних воздействий различают детерминированные и стохастические системы управления. Стохастической системой управления называется такая система, у которой хотя бы одно воздействие является стохастическим, то есть случайным. Иначе система называется детерминированной.
Кроме перечисленных критериев, можно также указать деление на основе типов уравнений, которыми описываются системы управления, т.е. линейные и нелинейные. Если система управления описывается линейными уравнениями, такая система называет линейной, если описывается нелинейными уравнениями – нелинейной.
Как указывается в различной литературе, в частности, в [1], «При исследовании, расчете и синтезе автоматических систем нужно иметь в виду, что наиболее полно разработаны теория и различные прикладные методы для обыкновенных линейных и линейных дискретных систем. Поэтому в интересах простоты расчета всегда желательно (там, где это допустимо) сводить задачу к такой форме, чтобы максимально использовать методы исследования таких систем. Обычно уравнения динамики всех звеньев системы стараются привести к обыкновенным линейным, и только для некоторых звеньев, где это недопустимо или где специально вводится особое линейное или нелинейное звено, учитываются эти особые их свойства. Тогда при наличии одного такого звена система при расчете разбивается на два блока, в одном из которых объединяется весь комплекс обыкновенных линейных звеньев.
Однако это вовсе не значит, что при проектировании новых автоматических систем нужно стремиться к обыкновенным линейным системам. Наоборот, уже из приведенных выше определений совершенно очевидно, что обыкновенные линейные системы обладают ограниченными возможностями. Введение особых линейных и нелинейных звеньев может придать системе лучшие качества. Особенно богатыми возможностями обладают системы со специально вводимыми нелинейностями и дискретные системы, в том числе с цифровыми вычислительными устройствами, а также адаптивные системы».
1.1.2 Современные системы распределения производственных ресурсов
Сложность управления современным машиностроительным предприятием приводит к необходимости применения новых подходов к организации производства, обеспечивающих высокий уровень качества и конкурентоспособности изделий. Большие возможности для настройки как оборудования, так и технологии производства позволяют выйти на более высокий уровень эффективности работы предприятия, при условии правильной настройки данных параметров. Однако это приводит к сильному усложнению логики выбора режимов и времени принятия решения руководителями предприятия.
Одним из главных методов решения этой проблемы является применение автоматизации, что приводит к повышению эффективности работы предприятия. Можно выделить различные уровни автоматизации предприятия [2]:
– для руководства – ERP-система (Enterprise Resource Planning) – корпоративная информационная система (КИС), предназначенная для автоматизации учёта и управления. Как правило, ERP-системы строятся по модульному принципу и в той или иной степени охватывают все ключевые процессы деятельности компании, в том числе управление сбытом, закупками, финансами, бухгалтерией, кадрами.
для инженера-технолога – автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУ ТП) – комплекс программных и технических средств, предназначенный для управления технологическим оборудованием на предприятиях.
для конструкторов – система автоматизации проектных работ (САПР) – организационно-техническая система, предназначенная для выполнения проектной деятельности с применением вычислительной техники, позволяющая создавать конструкторскую и/или технологическую документацию.
В настоящее время все больший интерес вызывает новый класс систем управления производством – MES (Manufacturing Execution System – производственные исполнительные системы) [3, 4, 5].
Международная ассоциация производителей систем управления производством MESA [6] определяет понятие MES-системы следующим образом: «…Система, состоящая из набора программных и аппаратных средств, обеспечивающих функции управления производственной деятельностью – от заказа на изготовление партии продукции и до завершения производства. Используя своевременные и точные данные, MES инициирует, ведет, реагирует на изменяющуюся ситуацию и составляет отчеты о производственных процессах по мере их протекания. Эта система позволяет обмениваться информацией о производственных процессах с другими инженерными и бизнес-подразделениями предприятия и цепочками его поставок через двунаправленные каналы связи».
MESA определила одиннадцать типовых обобщенных функций MES систем:
Контроль состояния и распределение ресурсов (RAS) – Управление ресурсами производства: технологическим оборудованием, материалами, персоналом, документацией, инструментами, методиками работ.
Оперативное/Детальное планирование (ODS) – Расчет производственных планов, основанный на приоритетах, атрибутах, характеристиках и способах, связанных со спецификой изделий и технологией производства.
Диспетчеризация производства (DPU) – Управление потоком изготавливаемых деталей по операциям, заказам, партиям, сериям, посредством рабочих нарядов.
Управление документами (DOC) – Контроль содержания и прохождения документов, сопровождающих изготовление продукции, ведение плановой и отчетной цеховой документации.
Сбор и хранение данных (DCA) – Взаимодействие информационных подсистем в целях получения, накопления и передачи технологических и управляющих данных, циркулирующих в производственной среде предприятия.
Управление персоналом (LM) – Обеспечение возможности управления персоналом в ежеминутном режиме.
Управление качеством продукции (QM) – Анализ данных измерений качества продукции в режиме реального времени на основе информации, поступающей с производственного уровня, обеспечение должного контроля качества, выявление критических точек и проблем, требующих особого внимания.
Управление производственными процессами (PM) – Мониторинг производственных процессов, автоматическая корректировка либо диалоговая поддержка решений оператора.
Управление техобслуживанием и ремонтом (MM) – Управление техническим обслуживанием, плановым и оперативным ремонтом оборудования и инструментов для обеспечения их эксплуатационной готовности.
Отслеживание истории продукта (PTG) – Визуализация информации о месте и времени выполнения работ по каждому изделию. Информация может включать отчеты: об исполнителях, технологических маршрутах, комплектующих, материалах, партионных и серийных номерах, произведенных переделках, текущих условиях производства и т.п.
Анализ производительности (PA) – Предоставление подробных отчетов о реальных результатах производственных операций, сравнение плановых и фактических показателей.
Так как автоматизацию предприятия необходимо производить в различных областях, то целесообразно автоматизировать в первую очередь ту часть, которая приносит основной доход предприятию.
В работе [7] делаются следующие выводы:
Прибавочная стоимость продукции создается в производственных зонах (цехах, участках), поэтому инвестиции в повышение эффективности производственных процессов дают реальную отдачу.
Достоверная и своевременная информация, необходимая для принятия правильных решений, находится в производственных зонах.
Оптимизация управления технологическими процессами способна реально изменить финансовые показатели предприятия.
Прибыльность и эффективность предприятия зависит от людей в производственных зонах, возможности которых многократно усиливаются с помощью MES системы.
При обнаружении критических и нештатных ситуаций в производственных зонах MES системы быстро анализируют информацию и оперативно предлагают корректирующие решения.
Именно производственные зоны определяют конкурентоспособность предприятия, возможность его быстрой переналадки на изменение требований со стороны потребителей.
Таким образом, автоматизацию производственных предприятий целесообразно проводить в первую очередь MES системами.
Однако выбор MES системы и ее внедрение часто затруднены из-за необходимости задания множества различных критериев составления и оптимизации производственных планов. Необходимость постоянной доработки системы под конкретное предприятие при ориентации на мелкосерийное производство оказывается довольно сильным аргументом для поиска новых методов управления планом производства в MES системах.
1.1.3 Современное состояние MES-систем
Среди множества MES-систем наиболее популярными являются Фобос [8, 9, 10], Omega Production [11], YSB.Enterprise.Mes [12], PolyPlan [13], Zenith SPPS [14], T-FACTORY 6 [15], Preactor [16] и отчасти Axapta [17]. Рассмотрим их более подробно.
Одним из модулей российской системы ФОБОС оказывающих наибольшее влияние на построение плана производства, является Оперативное планирование и контроль (ОПК). Данный модуль является ядром интегрированной системы ФОБОС. Оперативное планирование и диспетчерский контроль прохождения заказов осуществляется в системе посредством расчета оптимального производственного плана. В основу расчета и управления планом положен математический оптимизационный аппарат, позволяющий моделировать 100 сценариев по 14 критериям. ФОБОС предоставляет следующую функциональность [18]:
– формирование и коррекция оперативных производственных планов цеха с учетом имеющихся межоперационных заделов и текущего состояния станочной системы;
– расчет производственного расписания загрузки оборудования по различным критериям (100 комбинаций из 14 критериев);
– представление результатов расчета расписания в виде таблиц текущего состояния партий запуска, графиков обработки партий деталей и диаграмм загрузки оборудования;
– формирование сменно-суточных заданий на рабочие места цеха;
– формирование оперативных маршрутных карт по всем партиям запуска с контролем их прохождения по рабочим местам;
– составление и автоматическая коррекция планово-учетного графика изготовления комплектов деталей с контролем готовности каждой партии запуска;
– автоматизированный контроль состояния производственного процесса и имитационное моделирование материальных потоков в цехе (на участке);
– расчет времени простоя оборудования и пролеживания деталей;
– формирование рабочих нарядов на выполненные и текущие технологические операции, контроль процесса выдачи нарядов в соответствии с производственным планом;
– печать внутрицеховых документов: сменно-суточные задания на рабочие места, оперативные маршрутные карты, рабочие наряды, планово-учетные графики изготовления изделий и прочее.
Система ФОБОС предназначена для использования на крупных и средних машиностроительных предприятиях. ФОБОС осуществляет внутрицеховое планирование и управление, традиционно принимая и выдавая входные и выходные данные ERP-системе, которая обычно используется в машиностроении на крупных заводах. Как правило, это тяжелые ERP-продукты, такие как BAAN и SAP, взаимодействие с которыми осуществляется посредством интеграции, хотя в настоящее время ведутся работы и по интеграции с «1СПредприятием». В комплексе с этими системами система ФОБОС способна решать большинство задач крупного предприятия [19].
В модуле оперативно-календарного планирования Omega Production используется эвристический алгоритм формирования плана. Управление качеством плана при использовании эвристических алгоритмов производится через манипулирование параметрами алгоритма. Примеры таких параметров – загрузка оборудования, приоритет партий, точность определения производственных ресурсов и т.д. Для каждого параметра выделяется перечень возможных значений. Пример возможных значений для параметра «загрузка оборудования» – равномерная загрузка, максимальный коэффициент загрузки и т.д. [20].
Расчет производственной программы производится под заданные критерии оптимальности с использованием данных о приоритетах заказов или партий изделий [21].
Параметрами, на которые может влиять сотрудник плановодиспетчерской службы, являются сроки запуска/выпуска как заказов и изделий, так и определенных партий; изменение размеров партий (партия может дробиться для более динамичного процесса производства, или, наоборот, несколько партий могут объединяться в одну); изменение режимов работы как конкретного производственного оборудования и персонала, так и производственного подразделения. Одним из способов управления является манипуляция параметрами исходных данных, которые вводятся в систему на основе экспертных данных [20]. В системе не предусмотрена возможность, когда сама система предлагает значительное улучшение за счет изменения исходных параметров.
В документации на данную систему [21] говорится, что «на основании производственной программы производится формирование заданий по рабочим местам с возможностью отслеживания их выполнения. Система позволяет гибко корректировать производственную программу. Существует ручной режим корректировки и автоматический, который основывается на закрытии нарядов сменных заданий». На основе данного утверждения можно сделать предположительный вывод, что при возникновении непредвиденных ситуаций система может перестраивать план производства, а не просто осуществлять мониторинг за состоянием выполнения заказов.
YSB.Enterprise.Mes возникла в деревообрабатывающей промышленности и ввиду особенностей, изложенных ниже, ориентируется на сектор средних и мелких предприятий. Система YSB.Enterprise функционировала на предприятиях среднего размера и постепенно расширила свои функциональные возможности по сравнению с функциональностью типичной MES-системы, включив в свой состав продажи с формированием портфеля заказов, возможности по управлению складским дефицитом (не только производственного происхождения) и даже бухгалтерию с расчетом заработной платы различными способами. Конечно, уровня полноценной ERP-системы функциональность YSB.Enterprise пока не достигла, тем не менее, имеющихся возможностей может быть достаточно для многих российских предприятий. Такая политика позиционирования системы выбрана из-за того, что предприятия среднего класса и ниже, уже переросшие уровень возможностей системы «1СПредприятие», пока обделены полноценной производственной автоматизацией, т.к. цены на западный и российский софт, ориентированный на серьезное производство, не говоря уже об оптимальном его планировании, пока превышают уровень доступности для большинства компаний, вынужденных значительную часть средств инвестировать в свое развитие [19].
Расширенный спектр функций YSB.Enterprise по сравнению с традиционными MES предоставляет возможности учета дополнительных данных при управлении производством. Так, включение склада позволяет организовать определение приоритетов при запуске заказов в производство, к примеру, при недостаточной обеспеченности покупными материалами или отсутствии предоплаты за заказ [19].
Система PolyPlan имеет меньший набор функций MES, но позиционируется как система оперативно-календарного планирования для автоматизированных и гибких производств в машиностроении. Российская MES-система PolyPlan ориентирована на машиностроительные производства, но, кроме традиционного класса обслуживающих устройств типа рабочих центров (РЦ), оперативно-календарное планирование PolyPlan предполагает формирование расписаний для транспортных систем, осуществляющих перевозку партий деталей между РЦ, для складских устройств приема-выдачи партий деталей и для бригад наладчиков. Ввиду отсутствия явного контура оперативной диспетчеризации PolyPlan стоит несколько дешевле указанных выше систем [19].
Система MES PolyPlan легко адаптируется для управления и неавтоматизированным производством. Ориентированная на машиностроение, она может быть также использована и на этапе маркетинга, – программа позволяет на укрупненных данных определить возможность выполнения портфеля заказов по существующим фондам времени технологического оборудования. При оперативном планировании производства возможно получение нескольких допустимых решений расписания. Чем выше глубина поиска, которая задается пользователем, тем больше время счета, но и тем выше точность построения расписания. Точность «однопроходной» оптимизации, часто используемой в таких задачах, отличается от оптимального решения не более чем на 5-7%, но на порядки экономит время счета [19].
В версии 1.8 системы Zenith SPPS реализован полноценный обратный расчет расписания. В случае такого расчета для каждой рассчитываемой позиции оперативного плана делается попытка установить максимально позднее начало выполнения операций, при котором еще возможно завершение работы в срок (стратегия Just-In-Time). В результате появляется возможность позднее закупать необходимые для производства материальные средства. В отличие от имеющейся в версиях 1.5-1.7 функции «Поздний срок запуска», обратный расчет работает точно и поддерживает сборы, но при этом требует гарантированного запаса свободного времени на рабочих местах. Функция уплотнения позволяет корректно убрать из плана неоправданные простои, возникшие вследствие оптимизации расписания по другим критериям. В результате происходит дополнительная оптимизация плана. При перерасчете расписания можно сохранить изменения периодов выполнения операций, сделанные в ходе диспетчирования предыдущего расписания [22].
В T-FACTORY 6 MES предусмотрены средства сетевого и перспективного планирования на неограниченный период времени. Планирование возможно осуществлять также во внешних программах – например в MS Project® [23, 24]. Основное отличие T-FACTORY 6 MES от конкурирующих разработок, отмечаемое самим производителем, заключается в следующем [25]:
T-FACTORY 6 MES – коробочный продукт, который может быть полностью освоен и внедрен силами отдела АСУ предприятия;
T-FACTORY 6 MES основан на технологиях реального времени, разрабатывается в тесной интеграции с системой АСУТП предприятия (как бы «вырастает» из нее).
В целом система представляет достаточно сильные средства для автоматизации производства и смещена в большей степени в направлении ERPсистем.
Система Preactor (Великобритания) формируется на этапе построения логической модели производства. В процессе описания основного технологического оборудования с каждым инвентарным номером связываются какие-либо ограничения, способные оказать влияние на его доступность или характеристики работы. В качестве вторичных ограничений может выступать предел потребления электроэнергии, необходимость присутствия оператора на определенных рабочих местах, наличие специфической оснастки и т. п. В дальнейшем при планировании и коррекции плана система будет отслеживать доступность и объем использования вторичных ограничений. В случае превышения или нехватки ресурсов система, прежде всего, проинформирует об этом диспетчера, а затем предложит принять либо отклонить условия этого варианта плана [26].
Идеальным решением является комплексная автоматизация, предлагаемая, например, ERP-системой Axapta от Microsoft. Но, в существующих экономических условиях далеко не все предприятия могут позволить себе использование таких систем. Поэтому приходится автоматизировать предприятие несколькими продуктами различных производителей. При этом необходимо учитывать, что планы по автоматизации не должны сковывать планы предприятия по развитию: всегда нужно обдумывать решения на шаг вперед [27].
Довольно часто приходится слышать о различных ситуациях, в которых необходимо планировать новый пришедший заказ по какой-либо стратегии. Самыми популярными стратегиями являются ASAP («As soon as possible» – «Планирование как можно раньше») и JIT («Just in time» – «Точно в срок»). Возможность настройки параметров планирования значительно повышает гибкость системы планирования, однако возможность настройки стратегии отсутствует практически во всех рассмотренных системах и, как правило, предоставляет возможность только для задания выбранной стратегии для всего плана производства, всего потока заказов, что является достаточно жестким условием.
Рассматривая развитие MES систем, можно отметить частое смещение понимания MES в сторону ERP-систем. Однако в части, касающейся управления производственными процессами, MES-системы отличаются от ERP тем, что в MES расчет производственных планов строится на основе множества критериев. В системах ERP планирование, как правило, осуществляется по одному критерию. В MES-системе ФОБОС таких критериев 14 (например, максимальный коэффициент загрузки, минимальное число используемых станков, равномерная загруженность станков, минимальное число переналадок, минимальная мощность грузопотока и другие). В системе Preactor таких критериев 8. Минимально возможное число критериев, отличающее MES-систему от систем других типов, равно двум. Различные комбинации критериев позволяют рассчитывать десятки вариантов производственного плана, использовать их как средство моделирования производственных процессов и выбирать наиболее эффективный сценарий выполнения текущего плана [28].
Только MES-системы оперируют так называемыми векторными, интегральными критериями построения планов. При этом диспетчер, составляя план, может указать, что должно быть достигнуто в конкретном расписании: уменьшение календарной длительности выполнения всего задания, уменьшение длительности операций переналадок, высвобождение станков, имеющих небольшую загрузку и т.п. Оперативность составления и пересчета плана является также прерогативой MES, поскольку пересчет может вестись с дискретой в одну минуту. Это не означает, конечно же, что каждую минуту рабочему будут выдаваться новые задания, но это означает, что все процессы в цехе контролируются в режиме реального времени, что позволяет заранее предвидеть все возможные нарушения расписаний и вовремя принимать соответствующие меры [29].
Критерий, который отражает какой-либо один параметр при построении плана, называется частным, например, минимизация времени переналадок, минимизация транспортных операций и другие. В отличие от частных критериев, существуют критерии интегрального характера. К ним относятся, например, минимум суммарного непроизводительного времени, минимум стоимости выполненного плана и другие [30, 31].
С использованием нескольких частных критериях можно создать очень большое количество комбинаций, которые могут быть пригодны для различных производственных ситуаций. Например, в MES-системе ФОБОС имеется возможность получения 100 комбинаций векторных критериев. Такое большое количество векторных критериев в системе ФОБОС достигается комбинированием 14 критериев в группы по три критерия. Для таких случаев системный анализ на основе жесткого руководства «разделяй и властвуй» дает более гибкое решение – «разделяй, синтезируй, властвуй». Это относится к так называемым векторным критериям планирования. Векторный критерий – это такой интегральный критерий, в который могут входить несколько частных критериев, иногда противоречивых (чем более противоречат частные критерии друг другу, тем сложнее отыскать оптимальное решение). В ряде случаев синтез критерия осуществляется в процессе уточнения производственного задания по планированию с учетом технологии того или иного производства [31].
При оптимизации планов в MES-системах с помощью векторных критериев используются различные методики, но чаще всего – поиск оптимума на Парето-множествах [32]. Таким образом, за счет использования в MESсистемах векторных критериев повышается управляемость при построении расписаний, что существенно сказывается на последующем увеличении эффективности использования парка дорогостоящего оборудования. При планировании партиям деталей могут назначаться приоритеты. Так, в MES-системе ФОБОС некоторым заказам присваивается приоритет в очереди заказов, подлежащих планированию. Приоритет назначается в виде числа от 1 до 100, чем больше значение, тем выше приоритет, а значит, эта партия деталей будет назначаться на изготовление раньше по времени, нежели партии деталей, имеющих более низкий приоритет [31].
Необходимость поддержки планирования мелкосерийного производства приводит к необходимости учитывать большое количество различных интересов и ограничений. Почти все системы при составлении плана производства руководствуются большим или меньшим количеством критериев. Но при этом отсутствует индивидуальный подход к планированию каждого заказа – критерии и их параметры задаются для всех участников производственного плана в целом, однако при мелкосерийном производстве крайне эффективно применять индивидуальную подстройку критериев и их параметров для каждого участника. Например, один заказ необходимо выполнить точно в срок, так как заказчик является новым и достаточно перспективным. Выпуск другого изделия можно немного задержать, так как на складе уже имеется достаточное его количество и одним из главных критериев является экономичность изготовления.
Среди требований к MES-системам можно выделить такие, как составление производственного плана на некоторый горизонт планирования с предоставлением возможности корректировки производственного плана в процессе его выполнения. Если первое требование обеспечивается всеми рассмотренными системами, то второе в различных системах может быть реализовано разными способами. В частности, корректировка может быть ручной или автоматической с подразделением на возможность перестройки расписания и сдвиг всех зависимых задач на более позднее время. Наибольший интерес представляют системы, которые могут выполнять на одном и том же горизонте планирования и корректировку выполнения работ, и обработку поступления нового заказа или другого ранее непредвиденного события. Это может быть обработка очень важного заказа, который необходимо срочно выполнить при выполнении поставленного плана производства.
Выше был рассмотрен один из аспектов адаптивности системы, связанный с управлением системой за счет задания параметров заказов, станков, рабочих и остальных участников производственного процесса. Другим аспектом является адаптивность и управление относительно времени. Все системы производства строят производственный план на некоторый горизонт планирования, затем полученный план отправляют на выполнение. Продолжительность расчета может быть различной, так как исходные данные также могут различаться – различные технологические процессы, зависимости между операциями, множество критериев и т.п. В результате, при отсутствии резерва времени, когда, например, необходимо выполнить срочный заказ, следует по возможности сократить продолжительность планирования, а при наличии резерва времени система должна постоянно улучшать производственный план. В этом смысле система планирования в общем случае может изменить план производства вплоть до его полной перестройки. Невозможность точно сказать, каким будет план производства, приводит к аналогии с принципами работы довольно популярной системы Канбан [33], когда заранее неясно, как именно будут выполняться заказы, то есть участники производственного процесса знают только то, что необходимо выполнять в данный момент.
Так, в основе организации производства фирмы «Тойота» лежит годовой план производства и сбыта автомобилей, на базе которого составляются месячные и оперативные планы среднесуточного выпуска на каждом участке. Последние планы основаны на прогнозировании покупательского спроса (период упреждения – 1 и 3 месяца). Суточные графики производства составляются только для главного сборочного конвейера. Для цехов и участков, обслуживающих главный конвейер, графики производства не составляются (им устанавливаются лишь ориентировочные месячные объемы производства). В то же время колебания спроса и рыночной конъюнктуры имеют свои пределы, за границами которых система Канбан начинает давать сбои [34]. Ориентация на прогнозируемые данные при мелкосерийном производстве или даже единичных заказах, может привести к достаточно серьезным потерям.
Управление в рассмотренных системах осуществляется на основе параметров заказов и ресурсов, в частности, приоритетов заказов. Изменяя данные параметры и запуская систему планирования несколько раз, можно получить несколько соответствующих вариантов производственного плана и затем выбрать наиболее предпочтительный план производства. Однако моделирование работы системы с различными параметрами может осуществляться и в автоматическом режиме. Фактически человек стремится найти такие варианты производственного плана, в которых небольшое изменение исходных параметров может привести к значительному улучшению результатов планирования, то есть, может быть достигнут наиболее выгодный динамический баланс интересов – трейд-оффов. С учетом требования оперативности систем составления производственных планов, а именно возможности реагировать на входящие события, ручное моделирование редко используется, что также сказывается на качестве производственного процесса.
Нельзя не отметить тот факт, что возможность программного продукта подстроиться к специфике выбранного предприятия с помощью добавления зависимостей, описания критериев повышает качество внедрения системы планирования. В этом смысле системы, которые предполагают небольшую доработку или расширение, выгодно отличаются от коробочных продуктов.
1.1.4 Системы распределения производственных ресурсов как сложные системы
В настоящее время однозначного, четкого определения сложной системы нет. Известны различные подходы и предложены различные формальные признаки определения сложной системы. В частности, советский ученый Г.Н. Поворов предлагает следующую классификацию [36]:
– сложные системы, которые имеют 104-107 элементов;
– ультрасложные системы, состоящие из 107-1030 элементов;
– суперсистемы – системы из 1030-10200 элементов.
Однако понятие элемента определяется в зависимости от задачи и цели исследования системы. Следовательно, данное определение сложности является относительным, а не абсолютным.
По определению А. И. Берга, сложной системой называется такая система, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля). Кибернетик С. Бир разделяет все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа их описания: детерминированного или теоретико-вероятностного.
В Большой Советской Энциклопедии дается следующее определение сложной системы. «Сложная система (C. c.) – составной объект, части которого можно рассматривать как системы, закономерно объединённые в единое целое в соответствии с определенными принципами или связанные между собой заданными отношениями. Понятием С. с. пользуются в системотехнике, системном анализе, исследовании операций и при системном подходе в различных областях науки, техники и народного хозяйства. С. с. можно расчленить (не обязательно единственным образом) на конечное число частей, называемых подсистемами; каждую такую подсистему (высшего уровня) можно, в свою очередь, расчленить на конечное число более мелких подсистем и т. д., вплоть до получения подсистем первого уровня, т. н. элементов С. с., которые либо объективно не подлежат расчленению на части, либо относительно их дальнейшей неделимости имеется соответствующая договорённость. Подсистема, с одной стороны, сама является С. с. из нескольких элементов (подсистем низшего уровня), а с другой стороны – элементом системы старшего уровня.
В каждый момент времени элемент С. с. находится в одном из возможных состояний; из одного состояния в другое он переходит под действием внешних и внутренних факторов. Динамика поведения элемента С. с. проявляется в том, что состояние элемента и его выходные сигналы (воздействия на внешнюю среду и др. элементы С. с.) в каждый момент времени определяются предыдущими состояниями и входными сигналами (воздействиями со стороны внешней среды и других элементов С. с.), поступившими как в данный момент времени, так и ранее. Под внешней средой понимается совокупность объектов, не являющихся элементами данной С. с., взаимодействие с которыми учитывают при её изучении. Элементы С. с. функционируют не изолированно друг от друга, а во взаимодействии: свойства одного элемента в общем случае зависят от условий, определяемых поведением других элементов; свойства С. с. в целом определяются не только свойствами элементов, но и характером взаимодействия между ними (две С. с., состоящие из попарно одинаковых элементов, которые, однако, взаимодействуют между собой различным образом, рассматривают как две различные системы)».
Все популярнее становится следующее определение сложной системы [37]: «Сложная система состоит из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего сложная система приобретает новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам подсистемного уровня. Например, свойства атома водорода такие, например, как спектральные характеристики его излучения, есть свойства сложной системы, которые несводимы к свойствам его составляющих – электрона и протона».
Рассмотрим, как определение сложных систем можно применить для систем распределения производственных ресурсов.
Высокие требования к обеспечению производственных процессов, сложность современного оборудования и технологий, а также возможность их многосторонней настройки, разнообразие правил и критериев планирования являются причиной высокой актуальности новых методов построения подобных автоматизированных систем. Особенно они востребованы на мелкосерийных и опытных производствах, а также на предприятиях, использующих современные методики управления, основанные на децентрализации.
Неопределенность спроса и предложения приводит к тому, что предприятие вынуждено заранее тщательно анализировать рынок и только потом выходить на него, выработав какую-либо свою узкую специализацию. Однако за время исследования может измениться и сам рынок – изменяется расстановка игроков, появляются новые конкуренты и т.п. Если провести исследование быстро, качество будет низкое, тщательное исследование занимает длительное время. В результате, предприятию необходимо подтягивать производство под требования рынка, состояние которого еще не один раз может измениться. Ориентация предприятия на мелкосерийное производство повышает его устойчивость на рынке, гибко реагируя на его требования.
Как следствие, требования к результирующему плану не только сложны, но и трудно формализуемы. В то же время большое их количество и сложность приводит к довольно большой вероятности появления противоречий, которые также необходимо разрешать.
Казалось бы, для получения «идеального» плана необходимо максимально снизить стоимость выполнения заказов – для этого необходимо выбрать наиболее дешевые ресурсы, снизить простои оборудования. Если на этапе построения такого плана было все в порядке и «идеальный» план был получен, то на последующем этапе исполнения может сложиться ранее непредвиденная ситуация, например, рабочий не успел выполнить заказ в срок. В результате, из-за того, что индивидуальный план рабочего был достаточно плотным, оказались сорванными сразу несколько доставок важных заказов. В итоге производственная компания потеряла бы будущую прибыль, так как клиент остался бы неудовлетворенным результатами выполнения его заказа. Ввод нового критерия – надежности плана, приводит к необходимости построения разреженного плана, что, в свою очередь, снижает получаемую прибыль.
В то же время, степень учета надежности не является жестко задаваемым параметром. Насколько сильно нужно учитывать надежность, зависит как от индивидуальных планов ресурсов или заказов, так и от состояния всего плана в целом. Например, если один рабочий не успевает выполнить заказ в срок, другой рабочий, если он свободен, мог бы заменить первого. Если заказ выполняется в условиях высокой загрузки, планировать выполнение точно так же, как и на другое, более свободное время, не имеет смысла. Кроме того, задержка в выполнении заказа зависит и от самого рабочего. Таким образом, план должен строиться адаптивно, то есть подстраиваться к внешним условиям и внутреннему состоянию системы. Внешние условия при этом могут быть сложно формализуемыми и носить стохастический характер.
Заказы могут иметь сложную структуру: между планируемыми заказами могут быть установлены различные отношения, такие как вложенность, предшествование, выполнение в то же самое время.
В такой системе иногда могут появляться различные нелинейные процессы. Примером может служить следующая ситуация. Клиент попросил отменить свой мелкий заказ с некоторой компенсацией. После того, как в производственном плане образовалось вакантное местно, несколько заказов могут попытаться его занять. Эти заказы были запланированы на рабочих с более высокими разрядами, а вакантное место соответствует рабочему с более низким разрядом. В результате, заказы ушли от прежних рабочих. На их место направились остальные заказы, вовлекая все большее количество заказов не только от других рабочих, но и осуществляя подвижки во времени у одного и того же рабочего. Таким образом, при отмене одного небольшого заказа может наблюдаться значительное улучшение плана производства в целом.
Производство даже простых изделий может состоять из множества технологических операций. Каждая технологическая операция обладает набором индивидуальных требований как к оборудованию, так и к рабочим, выполняющие данные операции.
Кроме жестких индивидуальных ограничений, для каждой сущности в системе могут задаваться и предпочтения, которые характеризуют состояние не только как допустимое или недопустимое, а более точно. Предпочтения отдельных сущностей могут противоречить друг другу, что приводит к необходимости взаимодействия данных сущностей – разрешения появляющихся конфликтов. При этом поиск баланса предпочтений различных сущностей или так называемых трейд-оффов выходит на первый план.
Таким образом, большое количество как самих элементов системы, для которых осуществляется планирование, так и задаваемых для них индивидуальных предпочтений, а также взаимодействие данных элементов между собой с целью поиска баланса интересов, приводит к необходимости рассматривать систему управления распределением производственных ресурсов, в состав которой входит сам производственный план, как сложную систему.
1.1.5 Классификация систем распределения производственных ресурсов
Существует множество критериев, по которым можно классифицировать системы распределения производственных ресурсов. Рассмотрим основные из них.
В зависимости от того, как системы распределения производственных ресурсов взаимодействуют с внешним миром, их можно разделить на следующие типы:
– закрытые – изолированные системы, у которых отсутствует какой-либо обмен энергией, материей и информацией с окружающей средой. Данный тип систем практически не встречается, так как выходом систем распределения производственных ресурсов должен быть план, а входными параметрами – как минимум параметры новых заказов;
– открытые – в отличие от закрытых, обмениваются энергией, материей или информацией с окружающей средой.
Необходимость поддержания конкурентоспособности изделий на соответствующем уровне вынуждает промышленные предприятия к постоянному обмену с внешней средой, причем не только посредством денежных потоков, но и за счет получения сырья, заготовок, изготовления сложных модулей, которые затем будут интегрироваться заказчиком в более крупную систему. Отчасти это связано также со значительным повышением сложности изделий и специализации мастерских, цехов и предприятия в целом.
Необходимо отметить, что само построение плана не является целью. Целью является выполнение технологических процессов наилучшим образом. При этом можно выделить фазу планирования и фазу исполнения полученного плана.
Одним из важных критериев классификации систем распределения производственных ресурсов является наличие обратной связи. Можно выделить следующие типы:
– с обратной связью – данные системы могут произвести перепланирование некоторых заказов, если следующий цех, в который должны перейти изделия из первого цеха, не успевает настроить оборудование, или какой-либо из необходимых станков сломался. Данные системы характеризуются наличием фазы исполнения запланированных заказов;
– без обратной связи – результатом работы таких систем является план, который уходит на выполнение и больше не модифицируется.
Распределение производственных ресурсов для планирования различных изделий требует учета множества факторов: следования технологических операций друг за другом, необходимости выполнять эти операции рабочим и станком одновременно, разнообразия типов станков, а также специализации рабочих. Все это приводит к тому, что возможность коррекции плана производства, то есть наличие обратной связи, является одной из обязательных задач систем распределения производственных ресурсов.
Планирование может осуществляться как на ближайшее время, так и на момент времени, который находится за интервалом исполнения. Таким образом, можно выделить два типа систем:
Планирование за горизонт исполнения – все заказы, находящиеся от текущего времени t до некоторого tt, где te – горизонт исполнения, считаются eушедшими на исполнение и никакой новый заказ не может быть запланирован в этот интервал. Данный подход обычно используется, когда планирование осуществляется на следующий день, а план, полученный днем раньше, выполняется в текущее время.
Оперативное планирование – как таковой горизонт исполнения не задается, так как планирование может осуществляться на ближайшее время. Данный подход дает возможность подхватывать заказы, которые приходят «в последний момент» и производить перестройку текущего плана.
Конец ознакомительного фрагмента.