Алгоритм решения многокритериальной задачи планирования производства труб и фасонных изделий

Одно из современных направлений повышения экономической эффективности предприятия – автоматизация планирования производства, в том числе автоматизированное составление расписания производства продукции. Внедрение готовых решений для автоматизированного составления производственных расписаний (APS, MES-системы) на предприятиях сдерживается сложностью и высокой стоимостью адаптации к условиям конкретного предприятия, внедрения и сопровождения. Сложность решаемой задачи обусловлена большим количеством наименований выпускаемой продукции, быстрым изменением оперативной обстановки и необходимостью четкого взаимодействия со складом. Задача является многокритериальной, поскольку необходимо обеспечить максимальную загрузку каждой производственной линии для выпуска продукции при минимальном количестве переналадок, при этом в расписании должны быть соблюдены сроки отгрузки продукции с учетом наличия исходных материалов для выпуска. Поэтому авторами разработаны алгоритм и программное обеспечение, позволяющие за приемлемое время составить допустимое, часто и оптимальное расписание производства ПИ-трубы и фасонных изделий партиями, с индивидуальным завершением последовательного обслуживания, с учетом производственных и технологических ограничений в ООО «СМИТ-Ярцево» (Россия). При этом выполняется разбиение каждой группы изделий на партии в соответствии с правилом Макнотона (wrap around rule или «правило обертки»), и производится распределение полученных партий по производственным линиям. Для выбора оптимального расписания необходимо составить несколько расписаний с различными значениями числа переналадок, и выбрать из них то, которое в наибольшей степени удовлетворяет критериям задачи.

1. Захарченков, К. В. Планирование материальных потребностей склада в ООО «СМИТ-Ярцево» / К. В. Захарченков, Т. В. Мрочек // Энергетика, информатика, инновации – 2017 (электроэнергетика, электротехника и теплоэнергетика, математическое моделирование и информационные технологии в производстве): сб. трудов VII-ой межд. науч. техн. конф.: в 3 т.– 2017. – Т. 1. – С. 268–271.

2. Лазарев, А. А. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы / А. А. Лазарев, Е. Р. Гафаров. – М.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, 2011. – 222 c.

3. Ковалев, М. Я. Календарное планирование. Курс лекций / М. Я. Ковалев [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bsu.by/Cache/pdf/177553.pdf. – Дата доступа: 01.02.2018.

4. Танаев, B. C. Теория расписаний. Групповые технологии / B. C. Танаев, М. Я. Ковалёв, Я. М. Шафранский. – Минск: Институт технической кибернетики НАН Беларуси, 1998. – 290 с.

5. Butterworth, R. Machine scheduling [Electronic resource] / R. Butterworth // Department of Combinatorics and Optimization of University of Waterloo. – 1979. – Mode of access: http://rbutterworth.nfshost.com/Scheduling/1.7-parallel. – Date of access: 01.04.2018.

6. McNaughton, R. Scheduling with deadlines and loss functions [Electronic resource] // Management Science (pre-1986); ABI INFORM Global. – 1959. – Vol. 6, № 1. – P. 1–12. – Mode of access: http://www.columbia.edu/cs2035/courses/ieor8100.F16/mcn1.pdf/. – Date of access: 01.04.2018.

7. Сотсков, Ю. Н. Математические модели и методы календарного планирования: учеб. пособие / Ю. Н. Сотсков, В. А. Струсевич, В. С. Танаев. – Минск: Университетское, 1994. – 232 с.

8. Танаев, В. С. Теория расписаний. Одностадийные системы / В. С. Танаев, В. С. Гордон, Я. М. Шафранский. – Москва: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. – 384 c.