Многокритериальная модель управления производственным планом выпуска продукции машиностроительного предприятия
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-2-49-56Ключевые слова:
генетический алгоритм, интеллектуальная система, планирование производства, объемно-календарное планирование, машиностроительное предприятиеАннотация
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 условияхБиблиографические 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
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Андрей Владимирович Демышев, Сергей Валентинович Вологдин
![Лицензия Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.