Information and Algorithmic Support of Production Capacity Planning
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2020-4-117-125Keywords:
intellectual technologies, capacity planning, decision-making support, multi-agent approach, resource management, information systems integrationAbstract
The application of intelligent technologies to solve the problem of production capacities planning in the creation or modernization of production is discussed in this article.
Due to the fact that the calculation of the amount of required technological equipment is carried out in the classical way - on the basis of machine capacity for the maximum known annual program, in which various downtime are provided on the basis of standards, the task of effective planning of production capacities remains relevant. The calculating the required amount of technological equipment is proposed using a decision support system implemented on the basis of multi-agent technologies. Integration with the previously developed multi-agent production scheduling system allows to check the feasibility of the production plan using the calculated structure and quantity of equipment. The following main agents are identified: "calculation", "program", "volume", "detail", "machine". Algorithms of behavior and interaction of the main agents for solving the problem of production capacities planning are presented. The prototype software of DSS for capacity planning is implemented using Embarcadero CodeGear RAD Studio. The results of the effectiveness evaluating of solving the problem using the DSS in comparison with the classical method of calculation by indicators reflecting the total amount of required technological equipment, the cost of purchasing it and the schedule of measures for the purchase and supply of equipment are presented.References
Волчкевич И. Л. Расчет необходимого количества оборудования при проектировании технологических комплексов в условиях многономенклатурного производства // Наука и образование. 2012. № 03. С. 1 23.
Волчкевич И. Л. Исследование фактической работоспособности современного высокопроизводительного оборудования с ЧПУ // Машиностроение и техносфера XXI века : сборник докладов XVII Международной научно-технической конференции. До-нецк, 2011. С. 144–145.
Ризванов Д. А., Чернышев E. С., Ризванов К. А. Планирование производственных мощностей предприятия с применением многоагентного подхода // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 5. С. 91–95. DOI 10.17513/snt.38037.
Ризванов Д. А., Чернышев E. С. Методы оптимизации планируемых производственных мощностей предприятия с применением многоагентного подхода // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 8. С. 69–74. DOI 10.17513/snt.38175.
Загидуллин Р. P. Управление машиностроительным производством с помощью систем MES, APS, ERP : монография. Старый Оскол : ТНТ, 2011. 372 с. ISBN 978-5-94178-272-7.
Ржевский Г. А., Скобелев П. О. Как управлять сложными системами? Мультиагентные технологии для создания интеллектуальных систем управления предприятиями. Самара : Офорт, 2015. 291 с.
Скобелев П. О. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени: принципы разработки, опыт промышленных внедрений и перспективы развитии // Приложение к журналу «Информационные технологии». 2013. № 1. С. 1–32.
Скобелев П. О. Мультиагентные технологии в промышленных применениях: к 20-летию основания Самарской научной школы мультиагентных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 12. С. 33–46.
Ризванов Д. А., Юсупова Н. И. Применение интеллектуальных технологий управления ресурсами при календарном планировании производства // Интеллектуальные системы в производстве. 2018.
Т. 16, № 4. С. 130–137.
Оперативное управление ресурсами цехов предприятий на основе мультиагентного подхода / П.О. Скобелев, А. А. Жиляев, И. В. Майоров, В. Г. Елисеев, В. С. Травин, Е. В. Симонова // Труды XIX Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». 2017. С. 474–485.
Тожиева Ф. К. Многоагентные управления ресурсами в распределенных системах // Молодой ученый. 2020. № 25 (315). С. 47–49.
Jarvenpéd E., Järvenpää E., Siltala N., Hylli O., Lanz M. The development of an ontology for describing the capabilities of manufacturing resources, Journal of Intelligent Manufacturing, 2019, vol. 30, рр. 959-978.
Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М. : Эдиториал УРСС, 2002. С. 352.
Виноградов Г. П., Кузнецов В. Н. Постнеклассический подход к проблеме построения модели поведения интеллектуального агента // Теория активных систем : материалы международной научно-практической конференции. Москва. 17–19 ноября 2014 г. М. : Изд-во Института проблем управления им. В. А. Трапезникова, 2014. С. 23–24.
Современное состояние и перспективы индустриальных применений многоагентных систем / В. И. Городецкий, О. Л. Бухвалов, П. О. Скобелев, И. В. Майоров // Управление большими системами : сборник трудов. 2017. № 66. С. 94–157.
Легович Ю. С., Максимов Д. Ю. Принятие решений в группе интеллектуальных агентов // Теория активных систем: материалы международной научно-практической конференции. Москва. 17–19 ноября 2014 г. М. : Изд-во Института проблем управления им. В. А. Трапезникова, 2014. С. 206–208.
Тельнов Ю. Ф., Данилов А. В., Казаков В. А.
Программная реализация информационно-образовательного пространства на основе многоагентной технологии и онтологического подхода // Открытое образование. 2015. № 6. С. 73–82.
Боровский А.С., Ряполова Е.И. Построение модели системы защиты в облачных технологиях на основе многоагентного подхода с использованием автоматной модели // Вопросы кибербезопасности. 2017. № 4 (22). С. 10–20. DOI: 10.21581/2311-3456-2017-4-10-20.
Евгенев Г. Б. Индустрия 5.0 как интеграция интернета знаний и интернета вещей // Онтология проектирования. 2019. Т. 9, № 1 (31). С. 7–23.
Rizvanov D., Yussupova N., Chernyshev E. Resource Management Planning of Production Capaci-ty // Proceedings of the 21st International Workshop on Computer Science and Information Technologies Austria, Vienna, September 30 - October 04, 2019, - pp. 310-316. URL: https://www.atlantis-press.com/ proceedings/csit-19/125927884.
