Разработка комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем

Эффективность технологической подготовки производства (ТПП) зависит как от качества используемой информации, так и от времени ее обработки и принятия решения. Последнее во многом определяется методами и алгоритмами обработки исходных данных. Учеными Ю. М. Соломенцевым, Л. И. Волчкевичем, М. М. Кузнецовым, Б. Я. Советовым, С. А. Яковлевым, Г. А. Шаумяном, В. Томашевским, Ю. И. Рыжиковым, Т. Шрайбер и др. сформулированы основные теоретические положения и практические разработки при проектировании машиностроительных производств. Однако при анализе научных разработок отмечаются недостатки: не учитывается динамика процессоввнецикловые потери учитываются поправочными коэффициентами, полученными эмпирическим путемтранспортная система выбирается интуитивно, на основе опыта проектировщикаотсутствие гибкости (быстрой перестройки на новую систему) — невозможность учета стохастичности процессовзатрудненность проведения экспериментов. Несмотря на то, что в настоящее время известно множество методов, потребность в создании новых, позволяющих улучшить качество принимаемых при проектировании автоматизированных производственных систем (АПС) решений все еще высока, что объясняется недостатками существующих методов и широким разнообразием как самих АПС и используемого в них оборудования, так и номенклатуры, для выпуска которой они проектируются.

Особенностью предлагаемого комплекса программ является то, что он разработан на основе теории систем массового обслуживания и имитационного моделирования, но при этом его использование не требует от проектировщика специальных знаний в этих областях. Целесообразность использования такого подхода обусловлена тем, что, как показывает опыт, его применение для решения названных задач приводит к повышению точности, снижению вычислительных затрат, а также к решению таких задач, которые не удавалось решить другими средствами. Теория систем массового обслуживания несмотря на развитость и богатство возможностей, пока еще недостаточно учитывает особенности автоматизированных производственных систем, в которых всегда присутствуют внецикловые потери. В диссертации рассматриваются задачи совершенствования известного по работам Соломенцева Ю. М. и других ученых подхода к проектированию АПС. Разнообразие оборудования и способов организации работ на машиностроительном предприятии требуют многовариантного анализа технологических процессов и выбора наиболее эффективного варианта АПС. Имитационное моделирование при анализе сложных динамических объектов и технологий позволяет отобразить взаимодействие элементов технологического комплекса во времени, исследовать на моделях альтернативные технико-организационные варианты и определить оптимальные, оценить влияние отдельных параметров на поведение системы в целом, выявить узкие места и т. д.

В данной работе рассматриваются актуальные с теоретической и прикладной точек зрения задачи разработки, исследования и применения нового комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем, а также оценивании расчетных характеристик оборудования и эффективности АПС в целом.

В связи с этим разработка комплекса программ моделирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода является актуальной научной задачей.

Работа выполнена в рамках аналитической целевой программы Министерства образования и науки Российской федерации «Развитие научного потенциала высшей школы» по проекту «Разработка методологии сквозного цикла изготовления изделий машиностроения на основе теории производительности машин и труда и современных информационных технологий».

4.5 Выводы по главе.

1. Разработана методика анализа и определения оптимального вариантов АПС с использованием разработанного комплекса проблемно-ориентированных программ, включающая в себя этапы: а) выбор программы выпуска, б) задание параметров производственной площади, в) выбор и размещение технологического оборудования, объединение его в РТК, задание маршрута обработки, г) запуск имитации и д) получение отчета.

2. Получено 18 массивов значений производительности АПС, загрузки транспортного средства и рабочих мест при изменении планировки участка и временных характеристик оборудования для основных вариантов АПС. Анализ полученных данных позволяет выявить эффективные пути повышения производительности и загрузки оборудования для вариантов автоматизированных производств.

3. В результате проведения экспериментов на дискретно-стохастических динамических моделях установлено:

— из-за недостаточного учёта внецикловых потерь выпуск продукции в реальной АПС может быть ниже запланированного (рассчитанного) объема продукции на 10%, при этом загрузка оборудования в реальной АПС может превышать расчётные значения в среднем на 11%. Процент расхождения увеличивается при увеличении временного интервала работы АПС;

— расположение оборудования в один ряд способствует увеличению загрузки транспортной системы на 33%, но при этом производительность АПС может понизиться на 2,3%. При снижении загрузки транспортного средства повышается загрузка рабочих мест и производительность всей АПСзагрузка крана-штабелера при увеличении скорости его горизонтального перемещения от 1 до 6 м/мин уменьшается на 57%, а производительность АПС — возрастает на 33%. Этот рост ограничен пределом скорости транспортного средства. Рост производительности сначала пропорционален росту скорости крана-штабелера, так при ее увеличении от 1 до 2 м/мин производительность АПС возрастает на 29%.

При изменении скорости крана-штабелера от 2 до 6 м/мин рост производительности несущественно не изменяется и составляет всего 4%. Это объясняется тем, что время на загрузочно-разгрузочные операции крана-штабелера начинает существенно превышать время перемещения между рабочими местами АПС.

— при проведении экспериментов с моделью, имитирующей АПС с использованием в качестве транспортного средства промышленного робота, было установлено, что при обработке деталей попытка концентрации большинства операций на одном станке приводит к нерациональному использованию транспортной системы (загрузка робота очень мала, вплоть до 10%), кроме того время изготовления партии деталей существенно возрастает, в среднем на 20%, из-за появления очередей и простоев оборудования.

— в автоматизированных производственных системах, где в качестве транспортных средств используется подвесной транспорт (например, кран-балка или мостовой кран) не рекомендуется располагать технологическое оборудование в линию, т.к. при таком варианте наблюдается существенное увеличение загрузки транспортной системы (до 99%) и времени обработки партии деталей: существенно падает производительность (на 32%). При этом дополнительное наращивание скорости перемещения транспортного средства дает очень незначительное увеличение производительности — на 5%. Рекомендуется расположение оборудования в виде квадратов или прямоугольников, причем первый вариант предпочтительнее. Кроме того наилучшее расположение станков — по часовой стрелке (или против нее) согласно маршрута обработки. При таком варианте наблюдается наиболее рациональная загрузка технологического оборудования при наименьшем времени обработки требуемой партии деталей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе содержится решение актуальной задачи создания комплекса программ проектирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода, имеющей существенное значение при решении прикладных задач на стадии проектирования и выбора рационального варианта сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Отображен технологический процесс изготовления деталей математической моделью в виде сети многофазных одноканальных и/или многоканальных систем массового обслуживания без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO («первым пришел, первым обслужился») и ограниченным входным потоком заявок, который соответствует производственному плану, заявки в модели представляют собой детали, а приборы — технологическое оборудование, выполняющие заявки за случайное время. Продолжительность технологических операций (поступления, обработки, транспортировки, установки/снятия, контроля заготовок и деталей), отображается задержками в приборах, системы массового обслуживания. Вид транспортного средства и планировка участка задаются структурой СМО. Выходной поток представляет готовые изделия.

2. Интерпретированы технологические процессы в АПС с использованием лицензионного программного обеспечения в терминах специализированного языка — GPSS/H. Разработаны имитационные модели, структура которых определяется характеристиками АПС. Технологические операции, в разработанных имитационных моделях, отображаются перемещением динамических объектов (транзактов) от блока к блоку, представляющих собой воздействие на транзакт, а транзакт — заявку на выполнение операций.

3. Разработан комплекс программ, основанный на блочно-модульном принципе, включающий в себя основной модуль, модули имитации, формирования отчета, оптимизационный и ЗБ-модуль, а также базы данных оборудования, ЗБ-моделей, библиотеку типовых моделей, блок.

157 формирования моделей и интерфейс взаимодействия между пользователем и системой.

4. Создан интуитивно понятный ЗБ-интерфейс, позволяющий непрограммирующему пользователю создавать технологические объекты АПС в виртуальном пространстве, и устанавливать производственные связи между ними, передавать данные в имитационный модуль и получать результаты экспериментов, выводить на экран трехмерную планировку автоматизированного производства.

5. Выбран метод покоординатного спуска в качестве метода определения оптимального варианта. Метод позволяет находить значения параметров близких к оптимальному значению целевой функции с заданной точностью за незначительное (порядка 5) число итераций.

Разработан оптимизирующий модуль на основе метода покоординатного спуска для автоматизации процесса выбора оптимального сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

6. Разработана методика определения оптимального варианта АПС с использованием нового проблемно-ориентированного программного комплекса, включающая в себя 5 этапов: 1. выбор программы выпуска, 2 задание параметров производственной площади, 3. выбор и размещение технологического оборудования, объединение его в РТК, задание маршрута обработки, 4. запуск имитации и 5. получение отчета.

7. Проведены исследования позволяющие определить влияния времени выполнения технологических операций и планировки участка на производительность автоматизированных производственных систем и выбирать оптимальный вариант АПС.