Многокритериальная модель управления производственным планом выпуска продукции машиностроительного предприятия

Авторы

  • А. В. Демышев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • С. В. Вологдин ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-2-49-56

Ключевые слова:

генетический алгоритм, интеллектуальная система, планирование производства, объемно-календарное планирование, машиностроительное предприятие

Аннотация

Приводится концепция разработки интеллектуальной системы для управления планированием производственного предприятия, описание функциональных возможностей, модулей информационной системы. В общем случае оперативное планирование представляет собой сложную задачу оптимизации построения производственного плана, которая включает в себя несколько критериев и сталкивается с разнообразными ограничениями. Многокритериальность связана с необходимостью приоритетного выполнения заказов в соответствии с законодательством, а нелинейность задачи обусловлена технологическими ограничениями производства. Одним из критериев является максимизация исполнения контрактных обязательств поставки продукции заказчикам. Другим критерием является максимизация прибыли от реализации всего ассортимента производимой продукции. Ограничениями в данной задаче являются вместимость склада, доступность сырья и комплектующих, время выполнения операций, загруженность оборудования и приоритетность заказов. Рассмотрены два подхода к решению оптимизационной задачи управления производственным планом, приводятся блок-схемы реализации предложенных алгоритмов. В первом подходе исходная задача сводится к комбинации задач линейного программирования, для решения которых на практике используются симплекс-метод или метод Гомори. Более эффективным подходом к решению поставленной экстремальной задачи является применение генетического алгоритма и его модификаций. Научная новизна проведенных исследований заключается в системном применении методов математического и компьютерного моделирования для построения оптимального оперативного плана выпуска продукции. Опыт практического внедрения программных комплексов подтверждает, что интеллектуальные системы управления производственным планом способны повысить эффективность бизнес-процессов предприятий, позволяя организациям оптимально планировать производство и распределять ресурсы в рыночных условиях

Биографии авторов

А. В. Демышев, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

аспирант

С. В. Вологдин, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

доктор технических наук, доцент

Библиографические ссылки

Тененев В. А., Шаура А. С. Решение задач нелинейного программирования общего вида генетическим алгоритмом // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17, № 4. С. 137-142. DOI 10.22213/2410-9304-2019-4-137-142.

Du Ke-Jing, Li Jian-Yu, Wang Hua, Zhang Jun. Multi-objective multi-criteria evolutionary algorithm for multi-objective multi-task optimization // Complex & Intelligent Systems. 2022. vol. 9. pp. 1211-1228. DOI 10.1007/s40747-022-00650-8.

Wang Kung-Min, Wang Kung-Jeng, Chen, Chou-Cheng. Capacitated production planning by parallel genetic algorithm for a multi-echelon and multi-site TFT-LCD panel manufacturing supply chain // Applied Soft Computing. 2022. vol. 127. DOI 109371. 10.1016/j.asoc.2022.109371.

Системный анализ, математическое моделирование и оптимизация процесса формирования производственного расписания обработки металлоконструкций / А. А. Большаков, Л. А. Слободянюк, О. Е. Шашихина, Я. А. Ковальчук // Вестник Технологического университета. 2021. Т. 24, № 7. С. 84-92.

Козловская Е. Б., Пацук О. В. Экономическая эффективность применения метода локального поиска для задачи оперативного планирования // Наука Красноярья. 2022. Т. 11, № 1. С. 24-39. DOI 10.12731/2070-7568-2022-11-1-24-39.

Местников С. В., Эверстова Г. В. Преобразование Жордана - Гаусса и линейная оптимизация. Якутск: Северо-Восточный федеральный университет имени М. К. Аммосова, 2019. 160 с. ISBN 978-5-7513-2733-0.

Смагин Б. И., Машин В. В. Критический анализ решения задачи целочисленного линейного программирования методом Гомори // Наука и Образование. 2022. Т. 5, № 1.

Firmansyah Firmansyah, Panjaitan Dedy, Salayan Madyunus, Silalahi Alistraja. Optimization of Production Costs with Simplex Method // Journal of Community Research and Service. 2020. Vol. 4, no. 2. Pp. 66-76. DOI 10.24114/jcrs.v4i2.15277.

Князева О. О., Сосковец Л. А. Методика решения задач линейного программирования. Омск: Издательский центр КАН, 2021. 110 с. ISBN 978-5-907156-78-4.

Тененев В. А., Якимович Б. А. Генетические алгоритмы в моделировании систем: монография. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2010. 306 с. ISBN 978-5-7526-0472-0.

Бром А. Е., Королев С. А. Разработка алгоритма линеаризации оптимизационной задачи планирования производственной программы // Наука и бизнес: пути развития. 2021. № 11 (125). С. 86-91.

Shibuya Masahiro, Chen Xuebin. Production Planning and Management Using Gantt Charts // Journal of Mechanics Engineering and Automation. 2021. Vol. 11. Pp. 68-76. DOI 10.17265/2159-5275/2021.03.002.

Богданов А. И., Монгуш Б. С. Нелинейные математические модели оптимизации плана производства предприятия легкой промышленности // Наука и бизнес: пути развития. 2020. № 4 (106). С. 21-25.

Алякин Д. С. Добросовестное исполнение договорных обязательств по российскому праву // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. 2022. № 13 (1). Pp. 107-127. DOI 10.21638/spbu14.2022.106.

Ran Wenxue, Liu Sen, Zhang Zhe. A Polling-Based Dynamic Order-Picking System considering Priority Orders // Complexity. 2020. Vol. 3. Pp. 1-15. DOI 10.1155/2020/4595316.

Бром А. Е., Сидельников И. Д. Конструкционно-технологические факторы в формировании материально-технического снабжения машиностроительного производства // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 12 (102). С. 77-81.

Voronov R., Shabaev A., Prokhorov I. Optimal Volume Planning and Scheduling of Paper Production with Smooth Transitions by Product Grades // Electronics. 2023. vol. 12, no. 15. 3218. DOI 10.3390/electronics12153218.

Загрузки

Опубликован

08.07.2024

Как цитировать

Демышев, А. В., & Вологдин, С. В. (2024). Многокритериальная модель управления производственным планом выпуска продукции машиностроительного предприятия. Интеллектуальные системы в производстве, 22(2), 49–56. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-2-49-56

Выпуск

Раздел

Статьи