Разработка системы оперативно-календарного планирования на основе сетей Петри в среде AnyLogic

В статье рассматривается возможность применения имитационного моделирования с использованием сетей Петри в среде AnyLogic с целью разработки системы оперативно-календарного планирования в рамках MES системы.

The article considers possibility of applying simulation using Petri nets in AnyLogic software to develop scheduling system within the MES system.

Бұл мақалада MES жүйесі шеңберінде оперативті жоспарлауды әзірлеу үшін AnyLogic программасы арқылы Петри желілерін қолданып, модельдің  пайдалану мүмкіндігі қарастырылды.

Актуальность

Внедрение MES (manufacturing execution systems) – важная задача повышения эффективности управления производственными процессами, обеспечение диспетчеризации и прозрачности производства путем осуществления непрерывного автоматического контроля состояния технологического оборудования и производства в целом, анализа производительности, управление техническим обслуживанием и технологией.

Анализ предприятий США, использующих MES дал следующие качественные результаты:

  • повышается производительность предприятия;
  • стабилизируется качество продукции;
  • значительно сокращаются энергозатраты на производство;
  • снижаются затраты на обслуживание и ремонт оборудования;
  • повышается культура управления производством.

Международная ассоциация MESA (mesa.org)определила 11 функций, которые определяют место MES-систем в управлении промышленным предприятием. В 2004 г. консорциумом MESA базовая модель MESA-11 была упрощена до с-MES-системы (Collabortive Manufacturing Execution System): из неё убраны функции, относящиеся к системам ERP и SCM (такие как средства документооборота, инструменты управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования, средства производственного планирования), а взаимодействие производственных информационных систем переориентировано на системы управления цепочками поставок. После проведения ряда исследований в области ПО разработчиками данной модели были обнаружены следующие закономерности :

  • средства документооборота были выдвинуты в отдельную категорию и теперь редко реализуются в MES-системах;
  • инструменты управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования также либо реализуются в виде отдельных систем класса EAM, либо являются модулями в составе ERP;
  • средства производственного планирования переросли в самостоятельный класс Advanced Planning & Scheduling (APS);
  • информационный обмен всё больше концентрируется в области задач управления цепочками поставок и всё меньше — в области взаимодействия высокоуровневых и низкоуровневых (цеховых) ИС.

c-MES ─ основная часть концепции объединенного производства (оперативное управление производством в реальном времени). Применение практик объединенного производства помогают производственным предприятиям оптимизировать цепочку создания добавленной стоимости для достижения максимальной прибыли, основные процессы для обеспечения качества продуктов, их жизненный цикл. Задача c-MES состоит в том, чтобы дать возможность всем заинтересованным лицам, подразделениям предприятия работать совместно, принимая решения на основе данных, получаемых в режиме реального времени. Модель системы управления объединенным производством, или c-MES, включает компоненты, которые реализуют восемь основных функций и взаимодействуют с другими информационными системами и персоналом, как внутри компании, так и вне её.

Несмотря на кажущееся, на первый взгляд, многообразие функций с-MES, необходимо учитывать оперативный характер системы, поэтому в качестве основных функций выделяются оперативно-календарное планирование (детальное планирование) и диспетчеризация производственных процессов.

Без контура диспетчирования, ни одно расписание, как бы точно оно не было построено, невыполнимо. ODS и DPU — это «инь» и «янь» точности выполнения всех запланированных процессов. Убрав ODS, невозможно будет понять — что же надо изготавливать в тот или иной момент времени. Убрав DPU,станет ясно, что ODS бесполезна как таковая, уже после первой незапланированной остановки оборудования. Поэтому в MES-системах модули ODS и DPU органично связаны между собой и представляют единую систему .

Однако, диспетчеризация процессов предполагает сбор данных, который предполагает наличие ошибок в измерениях параметров процессов: ошибки калибровки, дефекты датчиков, неправильно регистрируемые измерения, и неучтенные потери при технологическом процессе, все это делает собранные о процессах данные не согласованными и, следовательно, неудобными для многих видов анализа, включая расчет производительности производства, оптимизацию технологических процессов, определение приоритета для текущего ремонта измерительного оборудования, планирования и т.д.. Поэтому вместо диспетчеризации предпочтительней использовать материальный баланс, позволяющий провести согласование собранных данных, для обеспечения производственных предприятий непротиворечивым набором данных, учитывая точность и достоверность каждого прибора.

Актуальной проблемой является также правильное вычисление производственной и полной себестоимости продукции ради установления действительной прибыльности отдельных выпускаемых продуктов. Детальные производственные расписания, составляемые в MES-системах, дают возможность проводить значительно более точный функционально-стоимостный анализ действующего производства в реальном масштабе времени.

На основе отклонения производства от заданного плана также можно рассчитать ключевые показатели эффективности (КПЭ) в производстве, исходя из таких показателей как среднедневной расход сырья, объем незавершенного производства и запасов, производительность труда рабочих, прочие производственные расходы, ремонт оборудования, хранение готовой продукции. Реализация функции расчета КПЭ в MES-системе промышленного предприятия позволяет измерить эффективность производства на всех уровнях управления и связать текущую деятельность производственных служб со стратегией развития предприятия.

Таким образом в качестве первого этапа разработки MES необходимо рассмотреть следующую структуру (рисунок 1).

 

Рисунок 1 – Система управления MES

Оперативно-календарное планирование

Оперативное производственное управление – это искусство составления баланса между заказами и загрузкой имеющихся производственных мощностей. Основными показателями деятельности предприятия, на которые внедрение ОКП оказывает положительное воздействие, в первую очередь являются повышение производительности и снижение затрат на выпуск единицы продукции:

  • повышается фондоотдача технологического оборудования, увеличивается среднестатистический коэффициент его загрузки с 0.45 до 0.8, т.е. почти в два раза;
  • уменьшаются объемы незавершенного производства на 25-30% за счет управления дефицитом изготавливаемых детале-сборочных единиц и формирования оптимальных межоперационных заделов;
  • минимизируются нормы материальных и трудовых затрат;
  • сбор всех технологических данных и информации по качеству ото всех производственных единиц в центральной базе данных дает всем пользователям прочное и надежное основание для принятия решений.

Таким образом, предприятие начинает получать прибыль от внедрения системы оперативно-календарного планирования сразу после ее установки в силу повышения доступности производственной информации.

Планирование базируется на построение математической модели процессов производства, позволяющей применить различные критерии для разработки оптимального планирования. Математическая модель должна охватывать все производство в целом, учитывать задержки производства, ограничения накладываемые на каждую стадию процесса и т.д. Получение математической модели процесс сложный и требует знания всей физико-технологической цепочки разработки готового продукта.

Объектом исследования является АРБЗ, представляющий собой совокупность подразделении с различными характерами технологических процессов, непрерывного, непрерывно-дискретного, взаимосвязанных материальными и информационными потоками.

Материальные потоки характеризуются сложностью структуры многоканальностью распределения сырья и промежуточной продукций. Информационные потоки также отличаются значительной сложностью. Увеличивающаяся номенклатура перерабатываемого сырья затрудняет процесс функционирования.

Цель функционирования производственного участка состоит в выпуске продукции заданного объема и ассортимента с наименшими затратами. Для её достижения необходимо оптимальное сочетание основных элементов производства-труда, его средств и предметов.

Математическая постановка задачи ОКП включает в себя критерии (целевые функции) и систему ограничений типа равенств (математическая модель производства) и неравенств, учитывающих предельные значения технологических показателей, производственные мощности, ресурсы сырья.

Таким образом, выполнение функции оперативно-календарного планирования MES, требует выполнения следующих этапов (рисунок2).

Рисунок 2 — Последовательность создания программного продукта

Наряду с оперативно-календарным планированием, инструментом разработки планов является моделирование производства[[ii]].Сети Петри являются математическим аппаратом для описания дискретно-событийных систем, успешно используется для целей моделирования, анализа и синтеза, а удобное графическое представление и несложный математический аппарат, привел к развитию сетей Петри в области стохастических, временных, непрерывных и гибридных процессов, а также возникновению цветных сетей Петри.

  

Рисунок 3 — Принципиальная технологическая схема прокатного производства

В системе моделирования AnyLogic[11] реализуется возможность построения и анализа Т-временных сетей Петри. Для возможности анализа какой вид продукции выгоднее выпускать на заводе для каждого вида выпускаемого изделия была разработана своя сеть Петри: для производства рельс различных длин и профилей.

Моделирование происходит для всех сетей одновременно, при одинаковом количестве входного сырья (блюм), что позволяет определить количество готовых изделий и время работы для изготовления готового продукта. Рассмотрение выпуска различных видов продукции в один день не учитывается в виду длительного процесса перенастройки оборудования.

Количество входного сырья задается до начала моделирования в тоннах (рисунок 4).

Рисунок 4 – Начальное окно запуска моделирования

Промоделировав систему, можно непосредственно построить оперативно-календарный план. Существуют разные подходы к планированию времени. Наиболее инновационной идеей является диаграмма Ганта, в силу удобства и широко используемости. Данная диаграмма состоит из полос, ориентированных вдоль оси времени. Каждая полоса представляет отдельную задачу в составе проекта, её концы – это моменты начала и завершения работы, её протяженность – длительность работы. Вертикальная ось является перечнем задач. На рисунках 5-7 представлено моделирование сети во времени, в результате которого производится расчет количества готовых изделий и время затрачиваемое на изготовление в минутах. Время показывается только при достижении всех метод сети конечного положения (места) (рисунок 7).

Рисунок 5 — Т-временные сети Петри «Производство рельс 120м»

Рисунок 6 — Т-временные сети Петри «Производство рельс 25м»

Рисунок 7 — Т-временные сети Петри «Производство профилей»

Заключение
Повышение эффективности управления предприятием относится к разрядузадач MES, которые должны быть обязательным производственно-ориентированным компонентом управления.Несмотря на многообразие функций данной системы, за оперативную часть отвечает в основном ОКП и ОДУ, которые в совокупности представляют эффективную систему управления. Причем рассмотренная в статье структура позволяет принимать решения по планированию на основе уже согласованных данных в результате материального баланса, а также проводить расчет себестоимости, являющийся важной функцией любого предприятия.

Оптимизацию планирования можно рассматривать как в виде разработки модели, применения критерия оптимизации, что требует детальной математической постановки задачи, так и с помощью инструмента имитационного моделирования. В данной статье был рассмотрен инструмент имитационного моделирования использованием временных сетей Петри в AnyLogic, в результате былпостроен оперативно-календарный план в виде диаграммы Ганта и рассчитано время работы для выпуска каждого вида изделия из заданного количества блюма.

 

Список литературы
1.        Э.Л.Ицкович. Методы комплексной автоматизации производства предприятий технологических отраслей. – М.:КРАСАНД, 2013. – 232 с.

2.        Сайт: www.mesa.org, www.mesa.ru, www.mesforum.ru

3.        C-MES — Collaborative Manufacturing Execution System — Одна из моделей системы оперативного управления производством, 2012. Сайт: http://tadviser.ru/a/53198

4.        Фролов Евгений Борисович, Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. MES-системы, как они есть или эволюция систем планирования производства. Часть II. Сайт: http://www.erp-online.ru/phparticles/show_news_one.php?n_id=429

5.        Фролов Евгений Борисович, Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. Оперативно-календарное планирование и диспетчирование в MES-системах. /Журнал «Станочный парк». — № 11 — 2008

6.        SIGMAFINE. Обзор продукта. ООО «ИндаСофт» Авторизованный дистрибьютор Intellutionи OSISoftware в СНГ и странах Балтии. — 2000 — 14 с.

7.        Фролов Евгений Борисович. MES системы: оперативный функционально-стоимостной анализ производства. 2008 г. Сайт: http://www.fobos-mes.ru/stati/mes-sistemyi-operativnyiy-funktsionalno-stoimostnoy-analiz-proizvodstva.html

8.        Ключевые показатели эффективности KPI — что это такое и как их использовать. Сайт: http://delatdelo.com/spravochnik/terminy/kpi-chto-eto-takoe.html

9.        Фролов Евгений Борисович, Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. MES-системы. Вид «сверху», взгляд изнутри. Сайт: http://www.erp-online.ru/phparticles/show_news_one.php?n_id=430

10.   Dr.-Ing. Frank Timo, Romero-López Mónica, Block Christian, Morlock Friedrich, Kuhlenkötter Bernd, Dr. Burges Urlich, Steinmetz Waldemar. Agent-based communication to map and exchange shop floor data between MES and material flow simulation based on the open standard CMSD. /8th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control MIM 2016 — Troyes, France, 28—30 June 2016 — IFAC-PapersOnLine Volume 49, Issue 12, 2016. – P. 1526–1531

11.   Сайт: http://www.anylogic.ru/

 

Б.К Муханов — канд.техн.наук, доцент.

Н.Р. Токтасынова – магистр АУЭС.

Н.А. Рахманбеков — магистрант КазНИТУ им. К.И. Сатпаева, г.Алматы

 

Статья в pdf-формате: Разработка системы оперативно-календарного планирования на основе сетей Петри в среде AnyLogic

Добавить комментарий