sbornik2011.pdf (страница 353) Скоромолов И.О

О.Н. Гусев

СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ

ДВИЖЕНИЯ КУЗОВОВ В КОМПЛЕКСЕ ОКРАСКИ КУЗОВОВ ВАЗ-

21118 «КАЛИНА» ОАО «АВТОВАЗ»

Научный руководитель: А.В. Очеповский, к.т.н., доцент

Филиал СГАУ в г. Тольятти

Tlt-gusev@yandex.ru

ОАО «АВТОВАЗ» является ведущим производителем легковых автомобилей в России и Восточной Европе. Основным видом деятельности предприятия является производство и продажа автомобилей, автосборочных комплектов и запасных частей. Данная организация основана более 50 лет назад и постоянно находится в развитии и усовершенствовании производственных процессов [1]. Для стабильного и уверенного развития, а также конкурентоспособной деятельности необходимо применять самые высокотехнологичные процессы производства автомобилей. Так как выпуск автомобилей должен идти непрерывно и с наименьшими потерями при автоматизации производства, выпуск новых видов моделей должны внедряться постепенно, частично [3]. Так в 2003 году был закуплен и установлен комплекс окраски кузовов а/м 21118 «Калина». Данный комплекс разработан немецкой организацией EISENMANN. Комплекс окраски отвечает всем мировым требованиям по экологичности, процессам обработки и окраске кузовов. Данный комплекс рассчитан на окраску около 220 тысяч кузовов в год. По требованиям ОАО «АВТОВАЗ» комплекс был спроектирован как гибкий, легко перенастраиваемый производственный узел. Для достижения данного условия в комплексе установлено несколько параллельно работающих линий обработки кузовов.

Развитие мирового рынка пришло к тому, что наиболее эффективным в настоящее время является вытягивающее производство [2]. Данный тип производства основывается на том, что конечный покупатель заказывает товар с требуемыми характеристиками, вносит предоплату и получает его через некоторый интервал времени. Данный тип производства также внедряется и на ОАО «АВТОВАЗ». Отправной точкой стал переход производства автомобиля ВАЗ 21118 «Калина» на данную технологию. Данная технология подразумевает под собой целый ряд условий: выбирается наиболее удобная последовательность сборки комплектаций автомобилей, доставка комплектующих осуществляется непосредственно к моменту сборки автомобиля, без хранения на складах автокомпонентов, повышение качества продукции и т.д.[4]

Выполнение этих условий привели к возникновению целого ряда проблем. Одна из таких проблем – это перемешивание кузовов в окрасочном комплексе. В мировой практике для устранения данной проблемы

390

существует два решения. Первый вариант - производство ведется по одной линии (в данном случае перемешивание не допускается). Второй вариант - в конце каждого производственного узла организуются склады хранения готовой продукции, с отслеживанием страхового задела продукции (производственные узлы производят обработку в любой последовательности, далее кузова выстраивают в нужную последовательность) [5].

На ОАО «АВТОВАЗ» можно было бы применить 2-е решение. Но в силу сложной экономической ситуации и нехватки площадей необходимо было найти другое решение.

Проведя анализ окрасочного комплекса, было принято решение разработать систему мониторинга и оценки последовательности движения кузовов в окрасочном комплексе EISENMANN. Функции системы мониторинга: отслеживание кузовов в окрасочном комплексе с возможностью изменять цвет кузова; расчет потребности в кузовах сборочного конвейера; генерация часового планирования для более гибкого производства; расчет и контроль страхового задела; внедрение приоритетности часовых планов.

При разработке системы мониторинга был произведен анализ предметной области. Выявлены основные потоки информации, выделены информационные сущности. На основе разработанных сущностей спроектирована база данных. Реализация приложения была выполнена с учетом следующих условий: работа в реальном режиме времени, реакция системы на запросы пользователя не более 2-х минут, данная система мониторинга должна быть интегрирована в систему управления окрасочным комплексом.

Разработка и внедрение системы мониторинга и оценки последовательности движения кузовов в окрасочном комплексе способствовала снижению трудоемкости работы синоптиков (специалисты, отвечающие за логическую правильность работы окрасочного комплекса), устранение перемешивания кузовов за счет гибкого изменения производственного плана, внедрения приоритетов и часового планирования. Также существенно уменьшились текущие затраты.

Данное решение может применяться и в других отраслях с конвейерным типом производства.

Литература

1.История развития ОАО «АВТОВАЗ» [Электронный ресурс] // АВТОВАЗ - Корпоративная история. – Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.history.vaz.ru.

2.Берников, Г. Г. Корпоративные информационные системы: не повторяйте пройденных ошибок / Г.Г. Берников// Менеджмент в России и за рубежом. – 2003. - №2. – С. 52-64.

391

3.Капустин, М.Н. Автоматизация производственных процессов в машиностроении / М.Н. Капустин, П.Н. Кузнецов. – М.: Высшая школа, 2004. – 415 с.

4.Сафронова, Н.А. Экономика предприятия / Н.А. Сафронова. – М.: Юристъ, 1998. – 584 с.

5.Леньшин, Н.В. Производственные исполнительные системы (MES) — путь

кэффективному предприятию / В.Н. Леньшин, В.В. Куминов, Е.Б. Фролов, Р.А. Будник. – М.: САПР и графика, 2003. – № 6. С. 16-21.

О.И. Канахина

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА

ПРИЕМО-СДАТЧИКА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ НА ОАО

«ТОЛЬЯТТИХЛЕБ»

Научный руководитель: О.С. Тамер, д.п.н., профессор

Филиал РГГУ в г. Тольятти collibri@mail.ru

Предприятие ОАО «Тольяттихлеб» является крупнейшим производителем хлебобулочной продукции в г. Тольятти. Ассортимент готовой продукции насчитывает более ста наименований. Работа приемосдатчика готовой продукции на предприятии заключается в учете всего ассортимента ОАО «Тольяттихлеб». Таким образом, на плечах приемосдатчика лежит ответственность за контролем по всем операциям движения готовой продукции: оприходование (постановка на учет готовой продукции), перемещение (передача на реализацию хлебобулочных изделий), списание брака (создание актов о списании бракованной продукции).

Компьютерный учет имеет свои особенности и радикально отличается от обычного учета. Компьютер не только облегчает учет, сокращая время, требующееся на оформление документов и обобщение накопленных данных, для анализа хода учета продукции.

Основное преимущество автоматизации - это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте, увеличение степени достоверности информации и увеличение скорости обработки информации. Также значительно сокращает время автоматический поиск информации, который производится из специальных экранных форм, в которых указываются параметры поиска.

Основной задачей данного разрабатываемого АРМ является учет готовой продукции на хлебозаводе, подготовка стандартных документов

392

(актов на брак, приемо-сдаточных накладных, документов оприходования, сменных отчетов). АРМ позволит хранить информацию в одной базе, информация, в которую вводится с помощью удобного интерфейса. Пользователем этого АРМ будет человек, занимающийся учетом готовой продукции на складе.

Создание собственного АРМ позволит учесть все особенности работы приемо-сдатчика, таким образом, разрабатывается только то, что нужно и как нужно. В связи с этим был проведен анализ исследуемой модели бизнеспроцесса учета готовой продукции ОАО «Тольяттихлеб» «КАК ЕСТЬ» (рис. 1).

Рис. 1 Декомпозиция диаграммы «КАК ЕСТЬ» бизнес-процесса учета готовой продукции в методологии IDEF0

По результатам анализа исследуемой модели «КАК ЕСТЬ» была разработана модель «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» (рис. 2).

Анализ известных систем складского учета показал, что все они обладают необходимым набором функций для достижения поставленной в работе цели. В то же время эти системы дороги и не позволяют в полной мере учесть специфику бизнес-процессов объекта исследования работы. На основании анализа был сделан вывод о целесообразности разработки АРМ приемо-сдатчика готовой продукции.

Для разработки АРМ приемо-сдатчика было решено использовать реляционную модель данных. Для выбора среды разработки системы был проведен анализ между Borland C++Builder, Borland Delphi, Microsoft Visual Basic. Как показал анализ характеристик, все три среды разработки не уступают друг другу по функциональным возможностям. Но на основании

393

того, что на программную среду Borland C++Builder на предприятии имеется лицензия, выбор был сделан в ее пользу.

Рис. 2 Декомпозиция диаграммы «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» бизнеспроцесса учета готовой продукции в методологии IDEF0

Для выбора СУБД был проведен сравнительный анализ. Borland C++Builder работает со многими СУБД, но для анализа были выбраны FoxPro, Informix, Paradox и Access. На основе проведенного сравнительного анализа СУБД было решено использовать СУБД Paradox версии 7, так как только она удовлетворила всем критериям сравнения.

К достоинствам АРМ приемо-сдатчика готовой продукции ОАО «Тольяттихлеб» можно отнести простоту в эксплуатации и сопровождении, низкую стоимость владения.

Данное АРМ приемо-сдатчика готовой продукции удовлетворяет всем требованиям, предъявляемым к ней. Разработанное АРМ прошло успешное тестирование и может использоваться на предприятии для учета готовой продукции.

Литература

1.Семенихин В.В. Организация складского учета / В.В. Семенихин, Ю.В. Емельянова, И.Н. Маканова. – М.: Эксмо, 2009. – 80 с.

2.Левчук Е.А. Технологии организации, хранения и обработки данных. 2-е изд. / Е.А. Левчук. – СПб.: Высшая школа, 2008. – 239 с.

3.Маклаков С.В. Моделирование бизнес–процессов с BPwin 4.0. / С.В. Маклаков. – М.: Диалог–МИФИ, 2006. – 224 с.

394

А.А. Князева

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ИХ

РЕШЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ MS EXCEL

Научный руководитель: Н.П. Лыкова

Филиал РГГУ в г. Самара srggu@mail.ru

Временем рождения линейного программирования принято считать 1939г., когда была напечатана брошюра Леонида Витальевича Канторовича «Математические методы организации и планирования производства». Поскольку методы, изложенные Л.В. Канторовичем, были мало пригодны для ручного счета, а быстродействующих вычислительных машин в то время не существовало, работа Л.В. Канторовича осталась почти незамеченной.

Свое второе рождение линейное программирование получило в начале пятидесятых годов с появлением ЭВМ. Тогда началось всеобщее увлечение линейным программированием, вызвавшее, в свою очередь, развитие других разделов математического программирования. В 1975 году академик Л.В. Канторович и американец профессор Т. Купманс получили Нобелевскую премию по экономическим наукам за «вклад в разработку теории и оптимального использования ресурсов в экономике».

Было осознано, что надо научиться решать задачи о нахождении экстремумов линейных функций на многогранниках, задаваемых линейными неравенствами. По предложению Купманса этот раздел математики получил название линейного программирования.

Американский математик А. Данциг в 1947 году разработал весьма эффективный конкретный метод численного решения задач линейного программирования (он получил название симплекс метода). Идеи линейного программирования в течение пяти-шести лет получили грандиозное распространение в мире, и имена Купманса и Данцига стали повсюду широко известны.

Задачи оптимального планирования, связанные с отысканием оптимума заданной целевой функции (линейной формы) при наличии ограничений в виде линейных уравнений или линейных неравенств относятся к задачам линейного программирования.

Линейное программирование - наиболее разработанный и широко применяемый раздел математического программирования.

Круг задач, решаемых при помощи методов линейного программирования достаточно широк:

1.задача об оптимальном использовании ресурсов при производственном планировании;

2.задача о смесях (планирование состава продукции);

395

3.задача о нахождении оптимальной комбинации различных видов продукции для хранения на складах (управление товарно-материальными запасами или «задача о рюкзаке»");

4.транспортные задачи (анализ размещения предприятия, перемещение грузов).

Экономико-математическая модель любой задачи линейного программирования включает: целевую функцию, оптимальное значение которой (максимум или минимум) требуется отыскать; ограничения в виде системы линейных уравнений или неравенств; требование неотрицательности переменных.

В общем виде модель записывается следующим образом:

При этом aij, bi, cj (I = 1, 2, ….., m; j = 1, 2,……, n) - заданные постоянные величины.

Задача состоит в нахождении оптимального значения функции (1) при соблюдении ограничений (2) и (3).

Систему ограничений (2) называют функциональными ограничениями задачи, а ограничения (3) - прямыми.

Вектор, удовлетворяющий ограничениям (2) и (3), называется допустимым решением (планом) задачи линейного программирования. План, при котором функция (1) достигает своего максимального (минимального) значения, называется оптимальным.

Задачи линейного программирования можно решать вручную, т.е. алгебраически и графически, а можно при помощи MS Excel. Эта программа позволяет быстро и легко решить задачи линейного программирования.

Разберём решение таких задач на конкретном примере:

На звероферме могут выращиваться черно-бурые лисицы и песцы. Для обеспечения нормальных условий их выращивания используется три вида кормов. Количество корма каждого вида, которое должны ежедневно получать лисицы и песцы, приведено в таблице. В ней же указаны общее количество корма каждого вида, которое может быть использовано зверофермой, и прибыль от реализации одной шкурки лисицы и песца.

396

Определить, сколько лисиц и песцов следует выращивать на звероферме, чтобы прибыль от реализации их шкурок была максимальной.

Запишем математическую модель: Х шт – лисицы, У шт – песцы

16x+12y - max (1) 2x+3y 180 (2)

4x+y 240 (3)

6x+7y 426 (4)

X>0, Y>0

Решение данной задачи аналитически сводится к решению системы из трёх неравенств (2-4), выражая значение одной переменной через другую, получаем:

х 90 – 1,5у

4(90 – 1,5у) + у 240

6(90 – 1,5у) + 7у 426

причём х2 и у2 не удовлетворяют решению, т.к. количество зверей не может быть дробным числом.

Следовательно, целевая функция будет равна: 1152

Однако, с помощью MS Excel решение гораздо проще и быстрее.

Для решения задачи в MS Excel, необходимо создать таблицу с исходными данными (рис. 1).

397

Рис. 1 Таблица с исходными данными (задача на оптимизацию производства)

Затем с помощью встроенных функций MS Excel (=СУММПРОИЗВ) ввести ограничения и целевую функцию (рис. 2).

Рис. 2 Ограничения и целевая функция

После того, как все ограничения и целевая функция введены, следует воспользоваться встроенной программой MS Excel Поиск решения (рис. 3), в которой также вводятся целевая функция, ограничения, а также изменяемые ячейки (т.е. неизвестные переменные).

Рис. 3 Поиск решения

398

Однако прежде чем приступить к решению необходимо также во вкладке параметры поиска решения задать: линейная модель, неотрицательные значения и автоматическое масштабирование (рис. 4).

Рис. 4 Параметры поиска решения

После завершения ввода всех ограничений и параметров мы получаем искомое решение задачи (рис. 5).

Рис. 5 Итоговая таблица, с полученным решением

На практике многие экономические параметры (цены на продукцию и сырье, запасы сырья, спрос на рынке, заработная плата и т.д.) с течением времени меняют свои значения. Поэтому оптимальное решение задачи ЛП, полученное для конкретной экономической ситуации, после ее изменения может оказаться непригодным или неоптимальным. В связи с этим возникает задача анализа чувствительности задачи ЛП, а именно того, как возможные изменения параметров исходной модели повлияют на полученное ранее оптимальное решение.

Связывающие ограничения проходят через оптимальную точку. Несвязывающие ограничения не проходят через оптимальную точку. Ресурс,

399