Разработка и исследование адаптивной системы управления производством (на примере металлообрабатывающего производства)

" На ХКУ1 съезде КПСС подчеркивалось: наше дальнейшее движение вперед все в большей мере будет зависеть от умелого и э^)ективного использования всех имеющихся ресурсов — труда, основных^юндов, топлива и сырья…" / I /.Решение ввдвигаемых технико-экономических задач, использование имеющихся возможностей, во многом зависят от уровня планирования и управления. «Следует вообще заметить, что совершенствование организационных структур управления не терпит косности. Нельзя приспосабливать живой, развивающийся организм управления хозяйством к устоявшимся, привычным формам. Наоборот, формы должны приводиться в соответствие с изменяющимися хозяйственными задачами. Только так может ставиться вопрос» / I /.Немалые резервы повышения эффективности производства содержатся в оптимизации планов и управления на всех уровнях народного хозяйства. В основе интенси^мкации этих резервов лежит переход от принятия разрозненных решений к их системе за счет комплексного охвата управлением всех компонентов производства. Реализация комплексного управления возможна на базе построения экономико-математических моделей, а также за счет обеспечения более эффективного функционирования этих моделей. «Однако оптимизация хозяйственных решений и основа ее — моделирование процессов управления, все еще остаются наиболее труднодоступными областями для практической реализации, научного и методического обобщения» / 2 /. Это утвервдение особенно справедливо для сложных систем, связанных с организацией планирования и управления в масштабах производственных объединений, предприятий. «Не менее важно повысить роль машинного эксперимента и методов имитационного моделирования для предварительной оценки предполагаемых реальных изменений обоснования программ хозяйственных экспериментов» / 64 /. И нельзя не согласиться с утверждением В. И. Ленина, который говорил о трудностях так: «…Чтобы управлять, нужно быть компетентным, нужно полностью и до точности знать все условия производства, нужно знать технику этого производства на ее современной высоте, нулшо иметь известное научное образование» /9/.В HacTOflEjee время темпы совершенствования процессов управления, на основе оптимизации, сдерживаются специфичностью этих процессов в экономике производства, которое является большой и сложной системой. То есть необходима разработка теоретических и прикладных подходов к решению проблем управления сложными и большими системами. Существенным тормозом в оптимизации управления экономическими системами является дисгармония уровня развития структуры и формы организации производства: малый уровень специализации, неслаженность вспомогательных и обслуживающих основное производство цехов и подразделений и т. д.Такие обстоятельства приводят к усложнению функций управления, к усложнению ее внутренней организации, а как результат нeэф5Jeктивнoe применение точного математического аппарата. Усилиями известных авторов / 3, 4, 5, 6, 7, 8 / удалось выделить, а затем описать и, впоследствии разработать математические модели, реализовать их в виде программ для целого ряда характерных задач оперативного управления производством. На практике же даже множество реализуемых задач оперативного управления, решаемых изолированно, особо крупного успеха не имеют. То есть встает задача решить проблему моделирования процессов производства для всех этапов принятия решения комплексно, в целом. Порядок актов принятия управленческих решений должен быть строго определен, связи между ними доказаны, критерии управления согласованы. Ясно, что решение изолированных задач способствовало исследованию этих проблем, но в жизни на большую часть вопросов нужно искать ответ заново / 2 /.Эволюция развития задачи календарного планирования привела к целесообразности использования не только строго оптимальных решений, но и квазиоптимальных решений, а также и имитационных, использующих эвристические правила предпочтения и неформальные описания. В этом случае удачны были бы типовые алгоритмы автоматизации управления производством, способные рассчитать рациональный размер партии изделий при формировании месячных программ, распределить ресурсы в процессе объемно-калевдарного планирования производства. Однако, как уже упоминалось ранее, все это можно сделать до определенного момента. Как только вопрос касается специфики объекта, а в особенности алгоритмизации и программной реализации, так несущественные, на первый взглдц, отклонения приведут к дорогостоящей переделке алгоритмов и программ. Отечественная и зарубежная практика не дает ответа на вопрос о том как необходимо сочетать формальные и неформальные описания, как следует решать задачу унификации и типизации алгоритмов и программ управления. Следовательно, во всей полноте встает задача разработки комплекса математических моделей, способных в режиме автоматизации оптимально и оперативно управлять основным металлообрабатывающим производством. В дальнейшем изложении оптимальное и оперативное управление основным производством выродится в процесс принятия управленческих решений. Методологически решить проблемы моделирования процессов принятия решений в управлении производством очень сложно. Здесь встают две части одного вопроса. С одной стороны механизм принятия может быть определен на качественном, неформальном уровне, а с дрзггой — составлением модели процесса, для описания которой потребуются количественные данные. Для выхода из создавшегося положения необходимо, чтобы неформальные предположения предшествовали формальным решениям на модели и в завершащей стадии окончательно принимались человеком. Сочетание в данном случае качественного описания объекта с адекватно построенной моделью позволит оптимизировать комплексные последовательности решений. Как было отмечено ранее, среди задач, решаекшх в процессе управления металлообрабатывающим производством, наиболее широкий класс относится к задачам оперативного управления. Причем, будем понимать под оперативным управлением и процесс планирования, заключающийся в принятии решений относительно состояния производства, которое наступит в ближайшее время, а процесс регулирования как процесс принятия решений по адаптации производства к его планируемому состоянию. В любом случае при распределении ресурсов во времени для определения последовательности выполнения работ по рабочим местам встает проблема как это сделать в связи с ограниченностью ресурсов, воздействием случайных факторов и т. д.Малая оперативность и недостаточная эффективность ручного решения задач календарного планирования и оперативного управления в современных условиях производства приводит к значительным потерям. Важность решения этих задач в мелкосерийном, позаказном производстве с ощутимым влиянием случайных факторов на основах автоматизации обусловили выбор темы диссертации и ее содержание. Объектом исследования является один из основных участков металлообрабатывающего производства по выпуску изделий из алюглиниевых сплавов, обладающего всеми признаками мелкосерийного, позаказного, многономенклатурного производства с наличием в составе производственных агрегатов дискретно-непрерывного типа. Предметом исследования является: I. Имитационное моделирование основного металлообрабатьшагощего производства. 2. Создание на основе имитационной модели адаптивной системы управления цехами металлообрабатывающего производства. 3. Использование адаптивной системы и имитационной модели для календарного планирования и оперативного управления. Конечная цель исследования заключается в разработке и исследовании адаптивной системы управления участком основного металлообрабатывающего производства на этапах календарного планирования и управления, ориентированной на использование в своей структуре имитационной модели функционирования производства, звена ее адаптивной ддентификации, подсистемы принятия решений и обеспечивающей повышение роста объемов производства. Исходя из поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи: 1. Разработка способа формализованного описания процессов^{ункционррования} производства, основалного на теории графов, отражающего особенности и функции управленческого персонала в производстве, 2. Разработка способа логико-временного имитационного моделирования на дШ процессов функционирования производства с учетом отказов и переналадок оборудования, директивных распоряжений, многовариантнон технологии, регулирования уровня запасов незавершенного производства.3. Разработка эффективного метода решения задач планирования и управления сложным производством дискретно-непрерывного типа с вариантной технологией и обратными связями по материальным потокам и на его основе обеспечение автоматизированного пути получения плана производства, отвечающего текущей производственной ситуации.4. Разработка программного обеспечения, реализующего возможности решения задач календарного планирования и оперативного управления на имитационной модели с использованием оптимизационных методов в режиме работы с подсистемой принятия решений.5. Проведение экспериментальной проверки на адекватность имитационной модели реально функционирующему производству.6. Планирование и реализация машинных экспериментов, позволяющих оценить эффективность адаптивной системы управления производством путем выбора и учета правил предпочтения при загрузке мощностей. Методика исследования базируется на методах технической кибернетики (теории вероятностей и математической статистике, системном анализе и теории моделирования), теории графов, концепциях построения оптимизационных моделей и идентификации объектов управления. Научная новизна проведенного исследования состоит в следующем: 1. Предложено формализованное описание сложного производства дискретно-непрерывного типа во взаимосвязи его пространственно-временной деятельности и процессов управления.2. Для оценки качества планирования, управления, экспериментирования и функционирования производственной системы разработана вероятностная логико-временная имитационная модель, учитыважщая случайные возмущащие воздействия на протекание производственных процессов.3. Разработана и исследована адаптивная система управления сложным производством, ориентированная на использование в своем контуре имитационной модели и звена адаптивной идентификации, звена принятия решений, работающего в режимах прогноза, оперативного управления на базе проведения машинных экспериментов.4. Разработаны алгоритмы решения на имитационной модели задачи оптимального календарного планирования на различные сроки и задач оперативного управления при изменяюпрссся условиях производства, и выделении в разрдд операции пролеживание партий изделий в незавершенном производстве.5. Создано программное обеспечение имитационной модели, позволяющее проводить идентификацию параметров модели, а в режиме диалога с подсистемой принятия решений организовать вычисления по прогнозированию хода производства, его планирование и управление с использованием оптшлизационных методов. Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в следующем: 1. Разработанная имитационная модель и на ее основе адаптивная система управления дискретно-непрерывным производством позволяют получать в оптимальном варианте равномерную загрузку оборудования, повысить ритмичность производства, обеспечить необходимый и достаточный уровень незавершенного производства.2. Предложенные приближенные методы решения оптимизационных задач, в отличие от использования точных методов решения, позволяют эффективно решать реальные производственные задачи планирования и оперативного управления.3. Созданные алгориталы, реализующие компоненты адаптивной системы управления участком металлообрабатывающего производства, доведены до програь/мной реализации и позволяют автоматизировать трудоемкий процесс получения план-графиков работы производства, обосновать с научной и практической точек зрения принятие управленческих решений. Реализация в промышленности. На основании научных результатов, полученных в диссертационной работе, проводимой в соответствии с Координационныгл планом хоздоговорных научно-исследоII вательских работ на Куйбышевском металлургическом заводе им. В.И.' Ленина создан комплекс прикладных программ для использования в планировании и управлении участком основного металлообрабатывающего производства. Кроме того, полученные в диссертационной работе результаты используются при проведении научно-исследовательских работ по автоматизации производства на Ступинском металлургическом комбинате. Решение указанных задач позволило получить значительный экономический эф^вкт за счет повышения производительности труда, увеличения загрузки оборудования, экономии электроэнергии, снижения себестоимости продукции. Годовой прирост прибыли от внедрения результатов диссертационной работы составляет 96 тысяч рублей. Результаты внедрения и приемки комплекса прикладных программ в промышленную эксплуатацию подтверадаются соответствзгющими актами.

4.4. Выводы по четвертой главе.

1. В главе дан анализ проверки адекватности модели реальному объекту. Первоначально проверка производилась путем сравнения откликов модели и выхода реальной системы на заданном интервале времени. Далее проверка качества работы модели проводилась на основе методов дисперсионного анализа, давшего положительные результаты.

2. Длительная промышленная эксплуатация комплекса программ показала правильность заложенных в адаптивную систему управления принципов. На этом этапе многократно проводилась адаптивная идентификация параметров модели.

3. Показана возможность использования имитационного комплекса как элемента адаптивной системы управления производством в режиме реализации плана экспериментов.

4. Показан путь реализации адаптивной системы управления производством в режимах прогноза и оперативного управления. Запаздывание во времени между принятием решения, проигрывания его на модели, выдачей управляющего воздействия на объект управления сочетается с длительностью обработки партий изделий и накоплением информации об объекте управления.

5. Использование адаптивной системы управления производством в режиме оптимизации показал существенное улучшение работы объекта, за счет увеличения выпуска готовой продукции на 3,5−5 $.

6. Обоснование экономической эффективности от внедрения первой очереди адаптивной системы управления производством в размере 96 000 руб годового прироста прибыли подтверждает актуальность поставленной задачи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Выполненная работа показала сложность и подтвердила актуальность решаемых в диссертации задач. Основными результатами диссертационной работы являются следующие:

1. Решена задача исследования и проектирования адаптивной системы управления участком основного производства металлургического предприятия. Обоснованы и выбраны критерии управления, в качестве которых выбраны следующие три: I. Максимизация вероятности выполнения плана. 2. Минимизация затрат суммарных ресурсов. 3. Минимизация времени выполнения заданного объема выпуска. Разработана структурная схема системы управления, которая позволяет осуществить два основных режима работы системырежима прогноза и режима оперативного управления. Основными звеньями системы являются статистическая имитационная модель объекта управления, звено адаптивной идентификации имитационной модели, подсистема принятия решений.

2. В качестве математической модели объекта использована математическая схема агрегата Н. П. Бусленко. Применен модульный принцип и регистровый метод моделирования. Намечены пути автоматизации построения статистических моделей объектов исследуемого класса.

3. Система управления способна к адаптации, что обеспечивается ее структурой и технической реализацией. В качестве адаптивного звена системы выступает человек-оператор, который включен в подсистему принятия решений. Роль человека-оператора заключается в периодической оценке идентифицируемых параметров на основе невязки отклика модели и выхода объекта.

4. В адаптивной системе управления реализована подсистема принятия решений. Она обеспечивает выбор управляющих воздействий и восстанавливает необходимый ход производственного процесса в условиях нарушения его нормального протекания. Осуществляет адаптивную идентификацию параметров модели за счет уменьшения значения невязки выхода модели и объекта.

5. Проведена формализация функционирования системы дискретно-непрерывного производства на основе логико-временных схем описания технологических операций, функций распределения партий изделий по операциям, формирования очередей к ним и комплектование садок партий на операции термообработки. Выполнено описание технологических операций на основе входных и выходных множеств, правил и условий обработки. Определены основные возмущающие воздействия, точки их приложения и законы распределения.

6. Разработана формализованная схема решения задачи управления производственной системой среднего уровня. Выполнена постановка задачи управления участком дискретно-непрерывного производства на основании использования комплексной имитационной модели. Реализован двухэтапный принцип оптимального решения задач оперативно-производственного планирования. На первом этапе прогнозируется область оптимальных значений параметров, а на втором уточняется их оптимальное значение.

7. Поставлена и решена задача планирования имитационного эксперимента. Предложена схема многофакторного эксперимента. В качестве исследуемых факторов используются: во-первых, правила предпочтения, во-вторых, математические ожидания длительности простоев оборудования. Факторы исследованы на трех уровнях.

8. Проверена адекватность функционирования модели реальному объекту методом сравнения результатов моделирования с результатами работы цеха на определенном интервале времени. Более качественная проверка модели осуществлялась средствами дисперсионного анализа, подтвердившего ее адекватность реальному объекту.

9. Рассмотрены концепции сложной системы с точки зрения моделирования и управления. Показано, что имеются как общие черты, так и различия этих концепций. Показано, что производственная система исследуемого класса низшего и среднего уровня подчинения является системой дискретно-непрерывного типа (ДНТ). Предложено определение системы ДНТ, которое справедливо для всех систем исследуемого класса.

10. Годовой прирост прибыли от внедрения первой очереди адаптивной системы управления участком основного производства металлургического предприятия составляет 96 000 рублей.

В настоящее время работа по внедрению и дальнейшему совершенствованию статистического моделирования и управления системами исследуемого класса продолжается в направлении автоматизации статистического моделирования и оптимизации алгоритмов управления.