Фрагмент дерева целей организации

В результате проведенного системного анализа необходимо дать предложения по обоснованию целесообразности рационализации системы управления. На основе таких предложений выполняются следующие работы:

1. Принимается решение о внедрении выбранной модели системы управления.

2. Разрабатывается регламентирующая документация.

3. Разрабатывается конечная схема процесса управления.

4. Разрабатываются конкретные организационно-технические мероприятия по совершенствованию управления предприятием.

5. Выбираются конкретные научно обоснованные методы управления.

6. Формируется новая корпоративная культура.

При реализации системного подходп важное значение приобретает изучение характеристик организации как системы, т.е. характеристик «входа», «процесса» и характеристик «выхода».

При системном подходе на основе маркетинговых исследований сначала исследуются параметры «входа», т.е. товары или услуги, а именно что производить, с какими показателями качества, с какими затратами, для кого, в какие сроки продавать и по какой цене. Ответы на эти вопросы должны быть четкими и своевременными. На «выходе» в итоге должна быть определен вид конкурентоспособной продукции либо услуги.

Для исследования функциональных связей информационного обеспечения систем управления используется интеграционный подход, суть которого в том, что исследования осуществляются как по вертикали (между отдельными элементами системы управления), так и по горизонтали (на всех стадиях жизненного цикла продукта). Под интеграцией понимается объединение субъектов управления для усиления взаимодействия всех элементов системы управления конкретной организации. При таком подходе появляются более прочные связи между отдельными подсистемами организации, более конкретные задания. Например, управляющая система задает службам и подразделениям организации конкретные показатели их деятельности по качеству, количеству, затратам ресурсов, срокам и т.д. На основе выполнения этих показателей достигаются поставленные цели.

Маркетинговый подход предполагает проведение анализа организаций на основе результатов маркетинговых исследований. Главной целью при таком подходе является ориентация управляющей системы на потребителя. Реализация поставленной цели требует, прежде всего, совершенствования деловой стратегии организаций, цель которой обеспечить своей организации устойчивое конкурентное преимущество. Маркетинговый анализ призван выявить эти конкурентные преимущества и факторы их определяющие.

Таким образом, системный анализ применяется для выявления специфики работы организаций и выработки мероприятий по улучшению производственно-хозяйственной деятельности. Главной целью системного анализа является разработка и внедрение такой системы управления, которая выбирается в качестве эталонной, в наибольшей степени соответствующей всем предъявленным требованиям оптимальности. Системный анализ носит комплексный характер и базируется на совокупности подходов, применение которых позволит наилучшим образом провести анализ и получить желаемые результаты. Для успешного проведения анализа необходимо подобрать команду специалистов, хорошо знакомых с методами экономического анализа и организацией производства.

Литература

1. Валуев С. А. Системный анализ в экономике и организации производства / С. А. Валуев, В. Н. Волкова, А. В. Игнатьева и др. – Л.: Политехника, 1991.

2. Игнатьева А. В. Исследование систем управления / А. В. Игнатьева, М. М. Максимцов - М.: ЮНИТИ, 2000.

3. Мишин В. М. Исследование систем управления / В. М. Мишин. - 2-е изд. - М.: ЮНИТИ, 2005.

4. Коротков Э. М. Исследование систем управления / Э. М. Коротков.- М.: ДЕКА, 2000.

5. Фрейдина Е. В. Исследование систем управления: учебное пособие / Е. В.Фрейдина, Ю. В. под ред. Гусева – М.: Омега – Л, 2008. – 367с.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

А.А. Пак, П.С. Ерин

ОБЩЕСТВО КАК САМООРГАНИЗУЮЩАЯСЯ СИСТЕМА

Исследование проблем самоорганизации систем впервые было начато в кибернетике. Термин «самоорганизующаяся система» ввёл английский кибернетик У. Р. Эшби (1947). Широкое изучение самоорганизации системы началось в конце 50-х гг. в целях отыскания новых принципов построения технических устройств, обладающих высокой надёжностью, и создания вычислительных машин, способных моделировать различные стороны интеллектуальной деятельности человека.

Самоорганизация - процесс, в ходе которого создаётся, воспроизводится или совершенствуется организация сложной динамической системы. Процессы самоорганизации могут иметь место только в системах, обладающих высоким уровнем сложности и большим количеством элементов, связи между которыми имеют не жёсткий, а вероятностный характер. Процессы самоорганизации происходят за счёт перестройки существующих и образования новых связей между элементами системы. Отличительная особенность процессов самоорганизации - их целенаправленный, но вместе с тем и естественный, спонтанный характер: эти процессы, протекающие при взаимодействии системы с окружающей средой, в той или иной мере автономны, относительно независимы от неё.

Различают 3 типа процессов самоорганизации. Первый - это самозарождение организации, т. е. возникновение из некоторой совокупности целостных объектов определенного уровня новой целостной системы со своими специфическими закономерностями (например, генезис многоклеточных организмов из одноклеточных). Второй тип - процессы, благодаря которым система поддерживает определенный уровень организации при изменении внешних и внутренних условий её функционирования (здесь исследуются главным образом гомеостатические механизмы, в частности механизмы, действующие по принципу отрицательной обратной связи). Третий тип процессов самоорганизации связан с совершенствованием и с саморазвитием таких систем, которые способны накапливать и использовать прошлый опыт.

Свойства самоорганизации обнаруживают объекты самой различной природы: живая клетка, организм, биологическая популяция, биогеоценоз, человеческий коллектив и т. д. В данной статье рассмотрим в роли самоорганизующейся системы человеческое общество.

Среди всех известных современной науке сложных систем общество (социум) представляет собой суперсложную самоорганизующуюся и саморазвивающуюся, открытую, социальную систему, способом существования которой является деятельность людей. Под системой будем понимать совокупность взаимосвязанных элементов. При этом возникающие в ней свойства и функции являются новыми; ими не обладает ни одна из частей системы, когда они (эти элементы) находятся в разрозненном состоянии. Такие качества называют "системными". Общество - это система, элементами которой являются- человек, личность, индивид, социальные группы и организации, процессы, уровни развития; этнические или национальные общности; государств, экономическая, политическая, правовая, финансовая, наука, религия, искусство и т.д. Все эти подсистемы объединены сложной сетью разнообразных кооперативных, функциональных взаимодействий и взаимозависимостей и отличаются процессами саморегуляции, самоструктурирования и самовоспроизведения. Общество имеет сверхсложный иерархический характер: различного рода подсистемы в нем связаны соподчиненными отношениями. Вместе с тем каждая из подсистем обладает известной степенью автономии и самостоятельности. Поэтому общество, как социальная система, обладает всеми признаками самоорганизующихся систем: оно характеризуется открытостью, определенной степенью согласованности своих подсистем и в то же время известной неравновесностью, нелинейностью и потому непредсказуемостью, вероятностным типом развития.

Важнейшей особенностью человеческого общества является непредсказуемость, нелинейность развития. Наличие в обществе большого количества подсистем, постоянное столкновение интересов и целей различных субъектов создает предпосылки для реализации различных вариантов и моделей будущего развития. Как только в обществе начинают предприниматься попытки претворить в жизнь одну из моделей развития, претендующую на статус единственно правильной и научной, общество становится «закрытым», не допускает плюрализма в экономике, политике, культуре, в котором неизбежно развитие тоталитаризма, примата общества над индивидом, идеологического догматизма, противопоставление себя всему остальному миру.

В системах социального типа нелинейность, неоднозначность причинных и иных зависимостей получили наиболее полное выражение. При этом оказалось возможным выявить особую роль отдельного субъекта. В то время, как классический подход не считал действия отдельных людей значимыми, чтобы оказать заметное влияние на развитие природной и социальной среды, синергетический подход демонстрирует, что в особых состояниях неустойчивости социальной среды (например, в переходный период в экономике, в эпоху политических революций и т.д. действия каждого отдельного человека могут иметь определяющее влияние на макросоциальные процессы).

Принципиальное отличие социальных систем от природных состоит в том, что в них самоорганизация сочетается с организацией. В обществе действуют люди, одаренные сознанием, ставящие себе определенные цели, руководствующиеся мотивами своего поведения и ценностными ориентирами. Поэтому взаимодействие самоорганизации и организации, случайного и необходимого, субъективного и объективного составляет основу развития социальных систем.

Ярким примером осуществления процесса самоорганизации в обществе является механизм, посредством которого поддерживается соответствие между спросом и предложением, производством и потреблением в рыночной экономике. Рынок в данном случае можно рассматривать, как самоорганизующуюся сложную систему. На свободном рынке цены регулируются при помощи кибернетического принципа самоорганизующихся систем – отрицательной обратной связи. Когда система отклоняется от равновесного положения, органы управления этой системы возвращают ее в исходное состояние. Таким образом, поддерживается гомеостаз системы – ее относительная динамическая устойчивость.

В неравновесных системах флуктуации (на основании принципа положительной обратной связи), напротив, усиливаются, и система не может вернуться к исходному состоянию. Тогда рыночный механизм, само настраиваясь, ищет новые формы и способы существования в изменившихся условиях. Результатом процесса самоорганизации является новый спонтанный порядок в системе, который образуется самопроизвольно, только под воздействием внутренних факторов.

Однако, процессы самоорганизации в рыночной экономике дополняются, как правило, государственным регулированием, выступающим в данном случае как внешняя сила. Примером самоорганизации являются информационные инфраструктуры, развивающиеся внутри стран и между ними. Имеется в виду, что распространение персональных компьютеров и развитие электронной связи через Интернет привело к возможности свободного и спонтанного обмена и распространения информации по всей планете, во многом расширив возможности самоорганизации различных сообществ. Формирование множества социальных групп и их трансформации – все это самоорганизующиеся социальные процессы. Жизнь семьи – постоянное становление взаимоотношений супругов, родителей и детей, членов семьи с родственниками, изменения дружеских семейных связей и т.д. – так же непрерывный процесс социальной самоорганизации. Формирование множества социальных групп и их трансформации – все это самоорганизующиеся социальные процессы. Жизнь семьи – постоянное становление взаимоотношений супругов, родителей и детей, членов семьи с родственниками, изменения дружеских семейных связей и т.д. – так же непрерывный процесс социальной самоорганизации. Образование учреждений и предприятий, зарождение и преобразование коммерческих структур, процессы рыночных отношений, социальные движения, борьба за обретение власти и ее сохранение, изменения социальных структур, смена поколений и т.д. – все это только фрагменты необозримого поля социальной самоорганизации.

Таким образом, социальная самоорганизация относится к объективным явлениям: вся социальная жизнь соткана из переходов, кризисов, катастроф и других, существенно отличающихся состояний и процессов, в которых развивается человеческая природа. А равновесное состояние в социальных системах – это только короткие остановки в стремительном беге времени. И чем стремительнее этот бег, тем короче остановки.

Литература:

1 Сыродоев В. И. Общество как самоорганизующаяся система: стабильность и флуктуации / В. И. Сыродоев // Общество как система: самоорганизация, управление, менеджмент (социально-философские и экономические вопросы). – 1995. – С. 4-7

2 Свойства самоорганизующихся систем. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://soc-work.ru

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

А.А Пак, Е.И. Ягодин

ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ КАК ПРИМЕР САМООРГАНИЗАЦИИ В НЕЖИВОЙ ПРИРОДЕ

В настоящее время концепция самоорганизации получает все большее распространение не только в естествознании, но и социально-гуманитарном познании. Поскольку большинство наук изучает процессы эволюции систем, постольку они вынуждены анализировать и механизмы их самоорганизации. Вот почему концепция самоорганизации становится парадигмой исследования обширного класса систем и совершающихся в них процессов и явлений. Обычно под парадигмой в науке подразумевают фундаментальную теорию, которая применяется для объяснения широкого крута явлений, относящихся к соответствующей области исследования. Примерами таких теорий могут служить классическая механика Ньютона или эволюционное учение Дарвина. Сейчас значение понятия парадигмы еще более расширилось, поскольку оно применяется не только к отдельным наукам, но и к междисциплинарным направлениям исследований. Типичными примерами таких междисциплинарных парадигм являются возникшая полвека назад кибернетика и появившаяся четверть века спустя синергетика.

Под самоорганизацией мы понимаем необратимый процесс, приводящий в результате кооперативного действия подсистем к образованию более сложных структур всей системы. Самоорганизация — элементарный процесс эволюции, состоящий из неограниченной последовательности процессов самоорганизации.

Термин "самоорганизация" используется для обозначения диссипативной самоорганизации, т.е. образования диссипативных структур. Наряду с диссипативной самоорганизацией существуют и другие формы самоорганизации, такие как консервативная самоорганизация (образование структур кристаллов, биополимеров и т. д.) и дисперсионная самоорганизация (образование солитонных структур).

Решающее значение для создания теории самоорганизации имели развитие и разработка методологии следующих дисциплин:

• термодинамики необратимых процессов в открытых системах;

• нелинейной механики, электрофизики и физики лазеров;

• химической кинетики сильно неравновесных процессов;

• нелинейной динамики популяций и экологии;

• нелинейной теории регулирования, кибернетики и системного анализа.

Из приведенного выше перечня отчетливо виден междисциплинарный характер теории самоорганизации.

Для объяснения процессов самоорганизации рассматриваются открытые системы, которые способны обмениваться с окружающей средой веществом, энергией или информацией. Открытая система не может быть равновесной, потому ее функционирование требует непрерывного поступления энергии и вещества из внешней среды, вследствие чего неравновесие в системе усиливается. В конечном итоге прежняя взаимосвязь между элементами системы, т. е. ее прежняя структура, разрушается. Между элементами системы возникают новые согласованные связи. Благодаря этому оказалось возможным развить новую нелинейную и неравновесную термодинамику необратимых процессов, которая стала основой современной концепции самоорганизации.

Самоорганизация, самопроизвольное (не требующее внешнего организующих воздействий) образование упорядоченных пространственных или временных структур в сильно неравновесных открытых системах. Непрерывные потоки энергии или вещества, поступающие в систему, поддерживают ее в состоянии, далеком от равновесия. При таких условиях в системе развиваются собственные (внутренние) неустойчивости (, развитием которых является самоорганизация. Итак, до начала процесса самоорганизации мы должны иметь набор не взаимосвязанных (не имеющих фиксированных устойчивых связей) элементов будущей системы. Эти элементы могут быть однотипными или разнообразными, рассредоточенными или объединенными в другие системы. Для нас важен лишь факт наличия элементов и предварительного отсутствия самой системы. Тогда под самоорганизацией можно понимать самопроизвольное (самостоятельное) объединение разрозненных элементов в систему — можно сказать, самосборку, в противовес сборке системы под воздействием внешней целеполагающей силы (воли).

Самый простой иллюстрирующий пример, рассматривающий чистую схему самоорганизации (то есть, как самосборки) — это процесс кристаллизации. «На входе» — хаотично распределенные атомы (или молекулы), «на выходе» — кристалл, то есть система элементов, образующих однозначную стабильную структуру. Процесс формирования системы-кристалла происходит с абсолютным выполнением условия «самости» — его структура определяется исключительно свойствами элементов, а процесс кристаллизации начинается спонтанно и проходит без какого-либо внешнего формообразующего вмешательства. Вообще, самоорганизацию кристаллов можно рассматривать как частный случай самопроизвольного образования систем из атомов химических элементов. То есть все химические реакции, в результате которых образуются молекулы (структурированные системы атомов), можно рассматривать как примеры чистой самоорганизации.

Литература:

1. Гусейханов М. Концепции современного естествознания / М. Гусейханов, О. Раджабов. - Новосибирск: ЮКЭА, 2007.

2. Эбелинг В. Физика процессов эволюции / В. Эбелинг, А. Энгель, Р. Файстель. - М., 2001.

3. Эгейн М. Самоорганизация материи и биологических макромолекул / М. Эгейн. - М., 1973.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

А.А. Пак, И.А. Недомолкин

 

ПРИМЕНЕНИЕ ЗНАНИЯ ТЕОРИИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА В ЭКОНОМИКЕ

 

Говоря о проектировании и управлении социальными системами, о менеджменте, мы вынуждены заняться анализом целевых систем человеческого взаимодействия. То есть, думать не столько о спонтанно возникающих порядках в обществе, сколько о системах, созданных и управляемых человеком. Однако способность к самоорганизации в социальных системах огромна и практически сразу после их создания начинает проявляться в виде побочных эффектов, не совсем или полностью несовпадающих с намерениями конструктора или администратора. И приходится с этим считаться. В этом отличие социальных систем от искусственных объектов физического мира. Все это доказывает, что сложная самоорганизующаяся система совсем непохожа на часы, мы плохо знаем, что заставляет ее "тикать".

Все фирмы создаются преднамеренно под конкретный экономический проект, и ничего там не происходит без человеческого участия, но результат лишь частично совпадает с целями и часто возникает нечто ненужное ни людям, ни системе. Возникновение эффектов, обратных ожидаемым, отмечаемая контринтуитивность поведения сложных систем говорит не только об их сложности, но и о примитивности наших моделей и способов мышления. Системные представления старой парадигмы не соответствуют ни сложности реальных систем, ни системным тенденциям современности.

Реальные фирмы менее послушны, чем это предполагается в большинстве руководств по менеджменту. Организации реагируют на наши управляющие воздействия малопредсказуемым образом, не так, как нам подсказывает рациональный здравый смысл, воспитанный на старой системной парадигме. Разумеется, системно-ориентированные методы исследования операций и принятия решений имеют мало общего с реальным миром практикующих руководителей. Все свойства и признаки самоорганизации сложных систем ставят под сомнение адекватность таких моделей рациональности и соответствующих методов управления. Тенденция к усложнению коммуникаций и информационной доступности еще более снижает эффективность системотехнических методов управления. Причем проблема заключается не только в ограниченной рациональности людей.

Сложные организационные картины, возникающие в реальной фирме, определяются не сознательным планированием и не внешними возмущениями, а характером связи подсистем, автономной динамикой этих связей, то есть, являются собственными поведениями, формирующимися операционально-замкнутым образом.

В 1994 году вышла книга: Kelly K. Out of Control: The Rise of Neo-Biological Civilization. Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, где был описан интересный эпизод конференции в Лас-Вегасе: Несколько тысяч участников, сидящих в затемнённом зрительном зале, держат картонки, которые окрашены с одной стороны в красный, а с другой зелёный цвета. Видеокамера фиксирует зал, и на огромном экране все эти люди видят волнующееся красно-зелёное море точек. Затем ведущий рисует электронным мелом на экране окружность и просит аудиторию изобразить внутри зелёную цифру «пять». На экране медленно возникает нечто аморфное зелёное, контуры его менются, люди поворачивают картонки и убеждаются в правильности их положений, наконец, все начинают различать цифру, контуры которой очень быстро становятся чёткими.

Ведущий предлагает поиграть в одну из самых первых компьютерных игр, в пинг-понг. Народ с левой стороны управляет левой ракеткой, а с правой стороны - правой. Игра начинается и проходит довольно успешно. Ракетка часто делает то, что вы хотите, но не всегда. Её движение есть результат усреднения движений множества игроков, и вы не всегда в большинстве. Возбуждение зала переходит в восторг от спонтанной самокоординации.

Задание усложняется ещё более. Ведущий запускает программу-тренажер, имитирующую управление самолётом. Его инструкции просты: «Ребята слева управляют поворотом, а те, что справа - высотой, полетели!». И вот эти несколько тысяч пилотов в виртуальной кабине берут управление и пытаются приземлить самолет на взлётно-посадочную полосу. Но полёт самолёта труднее игры в пинг-понг, динамика его сложнее, инерция больше. Связь между действием и эффектом не такая быстрая. Самолёт задирает нос, кренится, всё идёт к катастрофе, но управление улучшается. Самолёт опять идёт на посадку и вдруг делает вполне профессиональный разворот. Зал ревёт от восторга, никто не ждал этого виража и никто не управлял извне. Люди просто летели вместе, как птицы.

В этой виртуальной компании каждый принимал собственное решение, зная цель и средства, и достигалась необходимая координация.

В муравейнике, улье нет центрального авторитета, организующего активность особей. Насекомые взаимодействуют с ближайшим окружением, обмениваясь гормонами, и принимают согласованные решения. Результат перемещения роя - это статистический массовый эффект. Распределение вероятностей направлений движения пчёл выявляет преимущественную тенденцию. Биологические сообщества адаптивны, гибки и способны к постоянному обновлению - это созвучно основным концепциям самоорганизации. Но они явно малоэффективны, неуправляемы непредсказуемы, так что не отвечают привычным критериям традиционного менеджмента, что так ценились в уходящем от нас веке машин.

Если мы начнём учиться управлению у природных систем, то, прежде всего, заметим:

• Распределение суммарного знания по всей системе и самоуправляемость без предписаний сверху вниз, т.е. знакомую нам избыточность командных пунктов.

• Определённую независимость и автономию каждой части, из которых составлена эта сложность, хотя части всё же нежизнеспособны вне системы (муравьи, муравейники, лес, экосистема).

• Постоянную адаптацию, похожую на поиск нового равновесия. Но биосистемы никогда не достигают равновесия, образно говоря, не останавливаются, чтобы не упасть. Они как бы делают вид, что стремятся к равновесию, но фактически поддерживают эксцентричность, нестабильность, гибкую способность к инновациям.

• Неизменное изменение и изменение правил изменения, т.е. Само изменяющиеся правила, вокруг которых и возникает сложность поведений, адекватная сложности среды.

В заключении отметим трудности проведения границы между системой и средой. Биосистемы постоянно оспаривают самые малые участки, уточняют и размывают границы, которые приобретают фрактальные очертания. Иначе, но не менее сложно переплетены границы между системами в социуме, это во многом смысловое разделение в сознании людей, неопределенное из-за субъективных восприятии условий нечеткой принадлежности к социальным системам. Эффект эмерджентности проявляется в биосистемах с такой силой, что кажется появлением чего-то из ничего.

Литература

1. Хиценко В. Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения / В. Е. Хиценко. - М.: Урсс, 2005 - С. 134-137.

2. Пригожин И. Время, хаос, квант / И. Пригожин, И. Стенгерс - М.: Прогресс, 1994. - 252 с.

3. Руденко А. П. Самоорганизация и прогрессивная эволюция в природных процессах в аспекте концепции эволюционного катализа /А. П. Руденко // Российский химический журнал.- 1995 - Т. 39 - № 2.

4. Паринов С. И. Экономика ХХI века на базе Интернет-технологий / С. И. Паринов. - Электрон. дан. - Режим доступа : http://www.iis.ru/events/19981130/parinov.ru.html/

Воронежский государственный технический университет

УДК 621.793

Д.Н. Пилюгин, Ю.С. Скрипченко

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ НА УЧАСТКЕ НАНЕСЕНИЯ ЛАКОКРАСОЧНОГО ПОКРЫТИЯ

Имитационная модель - это логико-математическое описание объекта, которая используется для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. Одним из важных достоинств имитационного моделирования является возможность имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.

Для создания имитационной модели используется программное средство Tecnomatix Plant Simulation компании Siemens PLM Software. Данное программное средство предоставляет собой инструмент дискретного моделирования, позволяя создавать цифровые модели логических систем для определения характеристик системы и оптимизации ее производительности. Набор аналитических инструментов позволяет оценить и сравнить различные имитационные модели. Полученная в результате этого анализа информация позволяет принимать оптимальные решения на ранних стадиях планирования производственной системы.

Необходимость моделирования участка нанесения лакокрасочного покрытия обусловлена оптимизацией уже существующего и функционирующего участка с целью увеличения выпуска продукции и сокращения времени на её производство. Для определения производственных возможностей участка создана и проанализирована имитационная модель.

Имитационная модель участка нанесения лакокрасочного покрытия входит в состав модели цеха.

Имитационная модель материальных потоков участка нанесения лакокрасочного покрытия позволяет имитировать такие производственные процессы данного участка, как компоновка деталей в группы на основании максимальной площади сушки, имитация покраски и сушки деталей, сортировка деталей по степени прокрашивания, а так же отбраковка деталей, не удовлетворяющих технологическим требованиям.

Для того чтобы выявить наиболее удачные решения для оптимизации транспортной системы участка нанесения лакокрасочного покрытия, были разработаны две модели участка. Первая модель участка, использует в качестве транспортной системы рабочих. Вторя модель участка, использует в качестве транспортной системы транспортёр. Использование нескольких имитационных моделей участка позволяет нам провести более глубокий анализ. Общий вид имитационной модели участка нанесения лакокрасочного покрытия с использованием рабочих представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Имитационная модель материальных потоков участка

Общий вид имитационной модели участка нанесения лакокрасочного покрытия с использованием транспортёра представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Имитационная модель материальных потоков участка

Рассмотрим общий принцип работы участка. Попадая на данный участок, детали направляются во временный буфер. Затем они сортируются объектом управления материальными потоками. Этот объект работает под управлением программного метода. Задача программного метода состоит в компоновке группы деталей по максимальной площади сушки. Это сделано для того, чтобы все прокрашенные детали, сразу загружались в сушку и подвергались минимальному воздействию внешних факторов. После компоновки группы, идёт её покраска и сушка. На следующих двух этапах после сушки детали снова сортируются объектами управления материальными потоками. Первый этап заключается в сортировке деталей по степени прокрашивания, в среднем около 30% деталей требуется повторная покраска, и если это необходимо, деталь отправляется на вторую линию покраски. Вторая линия покраски полностью дублирует первую, за исключением того, что она имеет второстепенный приоритет. На втором этапе идёт отбраковка деталей, в среднем около 5% деталей полностью не удовлетворяют техническим требованиям. На участке отведены площади для хранения бракованных деталей, а так же для межоперационного хранения деталей. После завершения полного цикла обработки детали следуют на следующий участок.

Средства анализа Tecnomatix Plant Simulation позволяют сравнить время производства нескольких партий деталей и выбрать наиболее подходящую модель производства. Так же статистические графики позволяют определить оптимальное количество рабочих на участке, как показано на рисунке 3. Таким образом, результаты анализа имитационной модели показывают узкие участки производства.

В результате разработки и оптимизации имитационной модели участка нанесения лакокрасочного покрытия, получен результат, показывающий значительное сокращение времени с использованием транспортёра.

С использованием транспортёра общее время производства однй партии деталей уменьшается на 9%, по сравнению с использованием трёх рабочих.

Рассмотрев альтернативные подходы к планированию транспортной системы, мы получили положительный результат, то есть сокращение времени на выпуск продукции. Это несёт в себе очевидную экономическую выгоду, а так же целесообразность модификации производства в соответствии с представленной имитационной моделью.

Рис. 3. Статистические графики загрузки рабочих

Литература

1. Steffen BangSow Manufacturing Simulation with Plant Simulation and SimTalk: Usage and Programming with Examples and Solutions. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. – 300 с.

2. Методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Основы проектирования производственных систем» для студентов специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования» всех форм обучения / ФГБОУВПО «Воронежский государственный технический университет»; сост. М.И. Чижов, Ю.С. Скрипченко, П.Ю. Гусев. Воронеж, 2011. 39 с.

3. "Help" программы Plant Simulation «The Tecnomatix Plant Simulation Help».

Воронежский государственный технический университет

УДК 621.785

А.C. Мирошников, Ю.С. Скрипченко

МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ УЧАСТКОВ ВЫКЛАДКИ И МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ

Имитационная модель - это логико-математическое описание объекта, которая используется для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. Одним из важных достоинств имитационного моделирования является возможность имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.

Для создания имитационной модели используется программное средство Tecnomatix Plant Simulation компании Siemens PLM Software. Данное программное средство предоставляет собой инструмент дискретного моделирования, позволяя создавать цифровые модели логических систем для определения характеристик системы и оптимизации ее производительности. Набор аналитических инструментов позволяет оценить и сравнить различные имитационные модели. Полученная в результате этого анализа информация позволяет принимать оптимальные решения на ранних стадиях планирования производственной системы.

Необходимость моделирования участков выкладки и механической обработки обусловлена увеличением программы выпуска продукции, а так же появления нового высокотехнологичного оборудования, такого как -раскроечные станки, лазерные станки и станок Эндуро. Для определения производственных возможностей участка создана и проанализирована имитационная модель.

Имитационные модели участков выкладки и механической обработки являются одной из составляющих модели цеха.

Имитационная модель материальных потоков участков позволяет имитировать такие производственные процессы, как распределение деталей по различным видам оборудования в зависимости от их сложности и времени, за которое необходимо обработать деталь. Их последующая загрузка и обработка.

Рассмотрим отдельно участок выкладки и механической обработки. Общий вид имитационной модели участка выкладки представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Имитационная модель материальных потоков участка выкладки

Рассмотрим общий принцип работы участка выквалдки. Попадая на данный участок, детали закрепляются в оснастке и дальше идут на определенный вид оборудования (обычное или высокотехнологичное оборудование) для их обработки. Выбор оборудования, на котором будет происходить обработка, может осуществляться в ручную пользователем данной имитационной модели или автоматически (по загруженности оборудования). При обработке деталей изначально используется не все производственные мощности, а только часть. При загрузке оборудования более 80%, начинают использоваться дополнительные станки, пока загруженность оборудования не будет меньше 80%.

Можно выбрать следующие варианты использования оборудования на участке выкладки:

С использованием только обычных станков

С использованием обычных и раскроечных станков

С использованием обычных и лазерных станков

С использованием обычных, лазерных и раскроечных станков

Рассмотрим участок механической обработки. Общий вид имитационной модели участка механической обработки представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Имитационная модель материальных потоков участка механической обработки

На этом участке, как и на участке выкладки, используется обычное и высокотехнологичное оборудование.

Можно выбрать следующие варианты использования оборудования на участке механической обработки:

Только обычные станки

Только станок Эндуро

Обычные станки и станок Эндуро

Средства анализа Tecnomatix Plant Simulation позволяют сравнить время производства нескольких партий деталей в зависимости от использованного оборудования и выбрать наиболее подходящую модель производства.

Рис. 3. Таблица, содержащая время при использовании всех вариантов обработки деталей

Так же статистические графики позволяют определить оптимальную загруженность оборудования, как показано на рисунке 4. Таким образом, результаты анализа имитационной модели показывают узкие участки производства.

Рис. 4. Статистические графики загрузки оборудования

Использование высокотехнологического оборудования позволяет сократить время обработки одной детали в среднем в 3 раза. В результате разработки и оптимизации имитационной модели участков показало, что при использовании различного сочетания оборудования, можно получить сократить время на 10-30% .

Литература

1. Steffen BangSow Manufacturing Simulation with Plant Simulation and SimTalk: Usage and Programming with Examples and Solutions. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. – 300 с.

2. Методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Основы проектирования производственных систем» для студентов специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования» всех форм обучения / ФГБОУВПО «Воронежский государственный технический университет»; сост. М.И. Чижов, Ю.С. Скрипченко, П.Ю. Гусев. Воронеж, 2011. 39 с.

3. "Help" программы Plant Simulation «The Tecnomatix Plant Simulation Help».

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

М.А. Кузьмин, В.С. Козинский

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЦИФРОВОГО МАНЕКЕНА

Программный продукт Jack от компании Siemens предоставляет возможность трехмерной визуализации производственных процессов. Программа предоставляет следующие возможности:

• создание трехмерных манекенов с заданными параметрами (рост, вес, пол);

• инструменты для точного управления трехмерным манекеном;

• создание и импорт трехмерных моделей необходимых для производственного процесса (например, инструменты и заготовки);

• создание анимации;

• детектор коллизий, позволяющий увидеть пересечение трехмерных моделей, что дает понять как они могут взаимодействовать друг и с другом и возможно ли это в реальном мире (к примеру, сможет ли рука человека пройти через паз заготовки для работы).

Рассмотрим подробнее работу с программой. Создадим стандартную мужскую модель человека с помощью команды Human – Create – Default Male. Параметры стандартной модели можно изменить с помощью пункта меню Human – Create – Custom и в разделе Scale Existing нажать кнопку и выбрать нашу модель, нажать. В открывшемся диалоговом окне можно выбрать другие параметры модели.

Переместить и повернуть модель можно при помощи инструмента Move

Для управления моделью используется инструмент Human – Human Control. Окно представлено на рисунке 1.

Выбирая части тела в Manipulations с помощью инструмента Move производится изменение их положения.

Если нам нужна от модели определенная позиция, то ее можно выбрать из библиотеки поз. Для этого откроем окно Human – Properties вкладку Postures. В списке Defined Postures выберем нужную позу, нажмем кнопку Apply и модель примет эту позу.

Рис. 1

Анимация производится при помощи команд диалогового окна Animation Window, которое можно открыть из меню Modules – Animation System.(см. Рис. 2).

Рис. 2

К примеру, чтобы создать анимацию перемещения объекта нужно сделать следующее:

Создать нулевой кадр (Set Frame 0) .

Выбрать General – Figure.

В открывшемся окне Weight и Velocity установить значение constant.

Для Start указать начальное время анимации, для Duration указать длительность анимации.

В поле Figure выбираем объект который будем перемещать.

Нажимаем кнопку Move и перемещаем объект в конечную точку анимации.

Для создания анимации нажимаем кнопку Create.

Созданную анимацию можно просмотреть нажав кнопку Generate в Animation Window.

Детектор коллизий открывается в меню Utilities – Collision Detection.

Рис. 3

Настройка коллизий производится следующим образом:

В диалоговом окне в разделе Collision Pair Setup выбрать add

В строке Check выбрать в выпадающем меню Figure и выбрать объект, нажав кнопку .

В строке With выбрать сегмент при помощи с которым будет производится расчет коллизий.

Нажать кнопку Apply.

Теперь если объект будет иметь пересечения (коллизии) с сегментом другого объекта, то они будут выделяться цветом, как показано на рисунке.

Рис. 4

Для отмены отслеживания коллизий нужно выполнить все пункты выше, за исключением того, что необходимо выбрать remove вместо add.

Воронежский государственный технический университет

УДК 621.785

А.О. Кожанов, Ю.С. Скрипченко

МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ УЧАСТКА ТЕРМОСТАТИРОВАНИЯ

Имитационная модель - это логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. Имитационное моделирование позволяет исследовать поведение реальной системы в заданных условиях. Одним из важных достоинств имитационного моделирования является возможность управления временем процессов.

Для создания имитационной модели используется инструмент дискретного моделирования Tecnomatix Plant Simulation компании Siemens PLM Software, который предоставляет пользователю возможность создавать цифровые модели производственных систем. Созданные цифровые модели производственных систем позволяют определять оптимальные характеристики проектируемой системы. Обширный набор инструментов анализа помогает оценить и сравнить различные сценарии производства. Полученная в результате этого анализа информация позволяет принимать оптимальные решения на стадии проектирования производственной системы.

Необходимость моделирования участка термостатирования обусловлена увеличением программы выпуска продукции. Для определения производственных возможностей участка создана и проанализирована имитационная модель.

Участок термостатирования представляет собой помещение, с расположенными в нем автоклавами. Также на участке отведены площади для межоперационного хранения деталей.

Имитационная модель участка термостатирования является одной из составляющих модели цеха.

Имитационная модель материальных потоков участка термостатирования позволяет имитировать такие производственные процессы данного участка, как сортировка деталей по группам и их последующая загрузка и обработка в автоклаве. Общий вид имитационной модели участка термостатирования представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Имитационная модель материальных потоков участка

Попадая на данный участок, детали направляются во временный буфер. Затем они сортируются объектом управления материальными потоками. Этот объект работает под управлением программного метода. Задача программного метода состоит в определении группы детали и отправки ее на термостатирование в автоклав. Выбор группы определяется с помощью объекта информационных потоков "MetAuto", который позволяет программировать управление процессами на встроенном языке SimTalk. При этом так же происходят компоновка деталей для дальнейшей загрузки в автоклав. Программный метод объекта управления материальными потоками также отвечает за составление садок.

Рассмотрим подробнее процесс компоновки деталей. Для каждой группы деталей имеется специальная таблица, в которой показано, насколько заполнена данная группа. Когда деталь выходит из временного буфера, данный метод сверяет с технологической картой, к какой группе принадлежит данная деталь. Затем с помощью циклов производится проверка свободного места в нужной группе. Если свободного места хватает для данной детали, она отправляется в эту группу, в противном случае деталь отправляется обратно во входной буфер, а группа считается полной и отправляется на термическую обработку в автоклав. Таблица группы представлена на рисунке 2.

В таблице каждая ячейка имитирует объем пространство автоклава размером 0,001м3. Ячейки со значением "0" обозначают свободное пространство. Остальные ячейки обозначают занятое пространство в группе, а значения этих ячеек показывают номера деталей, занимающих данное пространство.

Рис. 2. Таблица группы

Анализ имитационной модели показал, что участок термостатирования является узким местом производства. Для увеличения производительности участка необходимо провести его оптимизацию. Tecnomatix Plant Simulation предоставляет обширный набор инструментов для оптимизации материальных потоков. Одним из предоставляемых способов оптимизации является генетический алгоритм.

Генетический алгоритм - это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров. В данной модели алгоритм изменяет последовательность, в которой детали будут производиться, определяя при этом время, за которое будет выполнен весь производственный процесс. В результате оптимизации будет выдана оптимальная последовательность деталей, при которой время производства будет минимальное (Рис. 3).

Рис. 3. Результат генетического алгоритма

С помощью построенной имитационной модели можно проводить имитации производственных процессов на участке, благодаря которым можно сформировать рекомендации для оптимизации материалопотоков и загрузки оборудования на данном участке, а также уменьшения времени производства деталей. Подобным способом можно формировать рекомендации и для других участков производства, а значит – созданная модель может быть применена для планирования, следовательно, может оказать помощь в формировании управленческого решения.

Таким образом, анализ имитационной модели показал узкие участки производства. Средствами Tecnomatix Plant Simulation оптимизирована загрузка автоклава и материальные потоки производства. Использование генетического алгоритма показало эффективность их применения при оптимизации очереди деталей.

В результате разработки и оптимизации имитационной модели участка термостатирования получен результат, обеспечивающий сокращение времени выпуска 100 деталей на 89 часов. Экономическая выгода от такого подхода очевидна, поэтому наша модель как нельзя более актуальна в конкурентной коммерческой среде.