Abstract

Production planning is a key aspect when optimizing production activities. Simulation is one of the most effective methods available for assessing production problems. The principles of adaptive planning consist of making day-to-day operational decisions at the shop floor, predicting equipment availability, assessing performance, and eliminating bottlenecks. Existing research to eliminate bottlenecks has focused on analyzing data from the physical shop, or vice versa, only on the use of simulated data. Convergence between real and simulated data allows, on the one hand, to obtain more information to predict the availability of each workplace, on the other hand, it allows performance assessment for replanning using a simulation model. Aim. Development of optimization tools for production planning using simulation approaches. Materials and methods. This article presents a multi-agent simulation model for each workplace in the workshop, examines the workload of the workshop, and evaluates the productivity of workplaces. Optimization is proposed for optimal utilization of production facilities. As an example illustrating the efficiency and advantage of the proposed model, we took the production process of electronic equipment in the assembly shop. Results. A planning problem and an approach to optimization are formulated. A multi-agent model of multinomenclature small-scale production has been developed. The model provides for the integration of simulation tools with operational planning systems at the data level. Conclusion. The model proposed in the study allows small-scale production to plan the number of jobs and identify bottlenecks in production. The use of a combination of simulation and planning tools ensures enterprise resource management, taking into account dynamic changes in the system.

Highlights

  • Введение За последние десятилетия производственный сектор в целом претерпел значительные изменения с точки зрения масштабов, сложности и технологий, и это относится к большинству современных высокотехнологичных производств, таких как электроника, полупроводниковая, аэрокосмическая и автомобильная промышленность

  • В процессе решения которых должны быть распределены задания по имеющимся рабочим местам в доступные временные интервалы с учетом ограничений на продолжительность изготовления продукции [1]

  • От эффективного решения задачи оптимизации производственного плана зависят такие параметры, как загрузка оборудования, время изготовления одной детали, себестоимость изготовления [6]

Read more

Summary

МУЛЬТИАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО МЕЛКОСЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Цель исследования: исследование процесса планирования производства с помощью имитационного моделирования для оценки его параметров: загрузка рабочих мест, длина очереди на обработку заказа, время нахождения заказа как в очереди, так и в производственной системе. Классические подходы для оперативного планирования делают допущение, что рабочие места (машины) всегда доступны в горизонте планирования и рассчитывают только атрибуты производственных заказов: срок выполнения, время обработки, дату выпуска. Каждый заказ включает в себя различные сборочные работы, которые не могут быть унифицированы для разных изделий, производство которых требует как внутренних изготовленных деталей, так заблаговременной закупки составных частей. Доступность производственных единиц для сборочных и производственных работ равны , = 3 и С , = 10 для каждого момента времени t. Доступность производственного оборудования, затраты на переналадку и стоимость хранения трех типов внутренних сборных деталей равны = (1,1,1), = (20, 10, 10) и h = (1, 2, 1) соответственно

Управление в технических системах
FOR CITATION
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call