Full Text

Введение При проектировании технологических процессов изготовления металлоемкой продукции перед технологами стоит необходимость учета множества переменных величин, которые определяют не только особенности самих технологических процессов, но и различные экономические параметры производства. При разработке новых технологических процессов или при оптимизации действующих производств должна рассматриваться не только оптимальность маршрутов материальных потоков, не только определяться правильность расстановки основного технологического оборудования, вспомогательных и транспортных устройств, но должны определяться такие параметры, как подбор оборудования оптимальной производительности, обеспечение высокой загруженности всех видов оборудования в процессе эксплуатации последних, оптимальное количество изделий в партии, своевременность поставки (доставки) материалов и комплектующих к каждому рабочему месту, размеры производственных и страховых запасов перед каждой операцией и т.д. Произвести математические расчеты с таким большим количеством переменных величин довольно сложно, а в ряде случаев практически невозможно. Ввиду этого в области исследования сложных процессов и систем с большим количеством переменных стало востребовано имитационное моделирование. Можно утверждать, что за последние 20 лет имитационное моделирование приобрело статус самого распространенного инструмента для реализации подобного рода расчетов и исследований. В настоящее время на отечественном рынке программного обеспечения для имитации предлагается более 50 мощных программных средств имитационного моделирования. Всего же на рынке информационных технологий фигурирует около 150 программных продуктов, позволяющих проводить имитационные эксперименты [1]. Известно, что имитационное моделирование подразумевает под собой замену какого-либо явления, процесса или объекта его математической моделью. Дальнейшие операции в рамках имитационного моделирования производятся именно с математической моделью. По своей сути имитационное моделирование представляет собой метод исследования объекта, явления или процесса, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе [2, 3]. Каждая имитационная среда как прикладная программа должна обеспечивать возможность подробного описания любого объекта или явления. С точки зрения организации производственного процесса применение имитационного моделирования позволяет сразу решить несколько вопросов. И в первую очередь это решение вопросов оптимизации производственной логистики, т.е. разработка системы оптимального, согласованного по производительности оборудования, внутрицехового перемещения деталей, заготовок или полуфабрикатов, определение уровня производственных запасов перед каждой операцией технологического производства и т.д. Применение имитационного моделирования обладает целым рядом неоспоримых преимуществ: · можно проводить исследования по различным производственным, управленческим, организационным проектам довольно быстро и не используя никакие материальные ресурсы для реализации проводимых исследований; · можно рассмотреть как текущее поведение моделируемой системы, так и поведение в ее динамическом развитии в определенном интервале времени (за день, год и т.д.), что позволит оценить перспективы развития системы; · легко и оперативно можно рассмотреть многовариантность производственных условий, определить наиболее уязвимые, «узкие» места (снижение коэффициента загрузки оборудования, места снижения производительности, определить простои оборудования и др.); · ответить на все вопросы организации производства, которые начинаются с фразы «что если» [4, 5]. Особенности производства металлоемкой продукции Рассматривая технологические процессы изготовления материалоемкой продукции машиностроения можно выявить ряд следующих особенностей: · в процессе производства используется довольно мощное, энергоемкое и дорогостоящее производственное оборудование: литейное оборудование, деформационное оборудование (прокатные станы, молоты, горячештамповочные кривошипные пресса, листогибочные пресса, гидравлические пресса и т.д.), которое характеризуется различными принципами работы, различной интенсивностью (скоростью хода) и разной производительностью; · в подавляющем большинстве случаев технологический процесс производства материалоемкого изделия характеризуется набором ряда последовательных технологических операций, на которых используются различные виды оборудования, характеризующиеся различной, иногда кардинально отличающейся производительностью, и, соответственно, на двух последовательных операциях требуется различное время на обработку полуфабриката (штучно-калькуляционная норма выполнения операции); · при использовании горячей деформационной обработки в качестве вспомогательного оборудования необходимо применение печей или различных нагревательных устройств; следовательно, целесообразно проводить работы по обеспечению сбалансированности производительности вспомогательного печного и основного деформационного оборудования; · с учетом большого веса обрабатываемых заготовок и полуфабрикатов обязательно требуется применение средств механизации (робототехника, вспомогательные транспортные устройства, манипуляторы и т.д.), которые могут задействовать одновременно как одну, так и несколько единиц основного технологического оборудования [6]. Следовательно, для оптимизации технологических процессов, определения величин производственных запасов и обеспечения сбалансированности производительности основного технологического оборудования с целью уменьшения времени ожидания обработки целесообразно проводить предварительные работы по моделированию проектируемых производственных систем. Кроме того, большое значение при анализе и построении технологического процесса оказывает серийность производства. В том случае, если изготовление детали идет в условиях массового, крупносерийного и серийного производства, любые изменения в схеме технологического процесса и маршрутах движения полуфабрикатов в цехе производятся только в случае усовершенствования технологии или при приобретении и установке нового оборудования и, как правило, не более одного-двух раз в год. Данные производства не требуют дополнительных работ по моделированию производственной среды с применением программных средств для математического моделирования. В случае реализации производства в условиях мелкосерийного или единичного производства переналадка оборудования, смена ассортимента, изменение маршрутов движения полуфабрикатов в зависимости от условий производства могут проводиться до 15 раз в год. Анализируя производственные процессы на таких предприятиях отрасли, как АО «Авиастар-СП» (г. Ульяновск), ФГУП «НПЦ газотурбиностроения “Салют”» (г. Москва), АО «ВАСО» (г. Воронеж), АО «ОКБ Сухого» (г. Москва) и другие, можно отметить ряд следующих особенностей: · все производства по изготовлению металлоемкой продукции авиастроения в основном представляют собой синтез технологий металлургического производства (литейное производство, обработка металлов давлением) и последующей механической обработки полученных полуфабрикатов; · поточное массовое производство отсутствует на всех предприятиях авиастроения; давая оценку серийности исследуемого производства, целесообразно говорить о мелкосерийном или среднесерийном производстве; · как правило, даже несмотря на серийность производства, довольно часто происходит смена производимой продукции на каждой конкретной единице технологического оборудования; · отсутствует нормирование производственных и страховых запасов на каждой операции технологического процесса. Из практики известно, что для производств с быстро меняющимся ассортиментом продукции, выпуском продукции небольшими сериями актуальными являются следующие задачи: рациональное использование основного технологического оборудования, рациональное использование фонда рабочего времени, повышение коэффициента загрузки оборудования; уменьшение времени простоев, в том числе вследствие несогласованности производительности смежных единиц оборудования; оптимальная величина заделов, вместимость складских помещений. Кроме того, немаловажное значение при построении технологических схем имеют формы организации производственного процесса, временные оценки полного производственного цикла [7, 8]. Таким образом, можно отметить, что по своей сути производственные процессы изготовления металлоемких изделий в авиастроении являются сложными с точки зрения их организации. И именно имитационное моделирование позволяет максимально полно воспроизвести сложные производственные ситуации для всестороннего исследования процессов и оптимизации их организации. История развития систем имитационного моделирования Программы имитационного моделирования появились и развиваются исходя из того, что применение данных систем позволяет отказаться от моделирования процессов, объектов и явлений через описание основных характерных признаков последних и их поведения посредством программирования на языках высокого уровня. Они не только обеспечивают снижение трудоемкости по построению моделей, проведению имитационного моделирования, но и обеспечивают возможность применения этих систем специалистами, далекими от программирования (например, технологами или специалистами по автоматизации технологических процессов и производств). С этой точки зрения можно отметить, что история развития имитационных сред может быть представлена в виде последовательной смены шести поколений [9]: 1. Первое поколение (примерно 1950-е гг.) характеризуется построением имитационных моделей посредством программирования на языках высокого уровня. При этом имитационная модель строится для каждого конкретного процесса, явления или объекта без какой-либо специальной поддержки. 2. Второе поколение (примерно 1960-е гг.) характеризуется специальной поддержкой моделирования в виде соответствующих библиотек подпрограмм, специальных выражений языков программирования, генераторов случайных чисел, средств представления результатов. Уже в период 1960-1965 гг. появляются первые языки моделирования: CSL (язык работ), Simula (язык процессов), Simscript (язык событий), GPSS (язык транзактов). 3. Третье поколение (1970-е гг.) характеризуется интенсивным развитием уже разработанных средств моделирования, ориентированных на повышение эффективности процессов моделирования и превращение имитационного моделирования в более простой и быстрый метод исследования сложных систем. Системы моделирования, разработанные в 1960-1970-е гг., были еще слишком сложны для широкого пользователя, прежде всего из-за сложности текстовой формы описания модели [9, 10]. 4. Четвертое поколение (1980-е гг.) характеризуется ориентацией прикладных программ имитационного моделирования на конкретные области применения, на конкретные производственные системы. В это же время начинает активно развиваться анимация в данных системах. Делается ставка на визуализацию процесса создания моделей. Появляются и развиваются такие продукты, как GPSS PC, PC Model simfactory. 5. Пятое поколение (1990-е гг.). В данный период создаются программы, имеющие ярко выраженный графический интерфейс. 6. Шестое поколение (конец 1990-х гг. - наше время). Создаются мощные программные комплексы имитационного моделирования (Arena, Anylogic, ProModel Solutions, Enterprise Dynamics и др.), в которых развиваются важнейшие особенности программных сред пятого поколения [11, 12]. Анализ программ имитационного моделирования для исследования производственных процессов В настоящее время компьютерное имитационное моделирование широко используется при анализе производственных процессов, анализе транспортных перевозок, в моделировании процессов складирования, при анализе работы различных технических систем, при моделировании характера течения металла и т.д. [13, 14]. В рассматриваемом анализе будут исследоваться только те системы, которые направлены на исследование производственных процессов и систем. При выборе имитационной среды необходимо помнить, что исследование динамики функционирования производственного процесса какого-либо предприятия при помощи имитационного моделирования систем позволяет не только найти оптимальный способ организации производства, но и усовершенствовать уже функционирующие процессы, что позволяет без кардинальной перестройки многократно увеличить их эффективность [15, 16]. При выборе программ для проведения имитационного моделирования крайне важно учитывать тот факт, что целесообразным является не создание моделей программированием на языках высокого уровня, а технология построения компьютерных моделей и проведения имитационных экспериментов при помощи уже готовых специализированных компьютерных сред (например, Deneb/Quest, Arena, AnyLogic др.). Имитационные среды не требуют программирования в виде определенной последовательности команд. Вместо написания программы пользователи составляют модель из встроенных графических модулей, заполняют специальные формы, описывающие производственную среду, заполняют информационные таблицы [17, 18]. В практике имитационного моделирования существует три основных подхода, используемых для создания динамических моделей производственных сред и процессов: системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование. Системная динамика предполагает высокий уровень абстракции и в основном используется для задач стратегического уровня: например, чтобы спрогнозировать темп восприятия нового товара на рынке. Дискретно-событийный (процессно-ориентированный) подход используется в основном на операционном и тактическом уровнях, например при моделировании производственных процессов или при оценке инвестиций в оборудование. Агентные модели применяются в задачах разных уровней абстракции; агент может представлять собой любой объект в действии. Именно последние два подхода наиболее приемлемы для имитации производственных сред. В ряде исследований также отмечается, что особое внимание следует уделять программам, которые работают по принципам дискретно-событийного моделирования или многоподходного имитационного моделирования, как наиболее перспективным и дающим наилучшие результаты имитационных экспериментов. Отмечается, что идея многоподходного имитационного моделирования довольно проста: она дает возможность органично совмещать и комбинировать методы моделирования так, чтобы достоинства одних подходов компенсировали недостатки других [19]. Другим важным моментом является возможность визуализации и доступные механизмы анализа работы имитационной модели. С точки зрения визуализации для каждой прикладной системы моделирования положительными являются следующие моменты: · возможность анимации модели и визуализации данных; · возможность 3D-анимации; · возможность просмотра работы модели в режиме реального и ускоренного времени. Для сравнительной оценки также важно исследовать доступные механизмы анализа имитационной среды. Программный продукт является конкурентоспособным, если он обеспечивает: · возможность проведения анализа чувствительности; · возможность проведения оптимизации производственной среды; · применение метода Монте-Карло; · возможность осуществления cценарного анализа [20, 21]. На основе вышеперечисленных критериев отбора имитационных сред были определены наиболее перспективные программные продукты для проведения моделирования производственных процессов, представленные на отечественном рынке и успешно применяемые для имитационного моделирования производственных процессов металлоемких производств на предприятиях машиностроения. В таблице представлены сведения по наиболее перспективным программным продуктам отечественного рынка программ имитационного моделирования. Все вышеперечисленные прикладные программы могут использоваться для моделирования производственного процесса изготовления материалоемких деталей. Данные прикладные программы обеспечивают: · планирование производства; · проектирование производственных помещений и планирование производительности; · совершенствование процессов, анализ слабых мест; · оптимизацию производственного цикла; · оптимизацию ресурсов: персонала и оборудования; · планирование запасов (в частности, незавершенного производства и сырья) [22, 23]. Прикладные программы для имитационного моделирования производственных процессов металлоемких производств № п/п Наименование программы имитационного моделирования Разработчик Сайт программного продукта, разработчика или дистрибьютора в Российской Федерации 1 Arena Rockwell Automation Inc., Wexford, PA, США http://www.arenasimulation.com 2 AutoMod Brooks Automation, США http://www.automod.se/eng/home.html 3 AnyLogic ООО «Экс Джей Текнолоджис» (XJ Technologies), Российская Федерация http://www.anylogic.ru 4 AweSim Symix Systems Inc., США - 5 Deneb / Quest BNP Deneb Pty Ltd., Австралия http://deneb.com.au 6 Enterprise Dynamics Incontrol Simulation Solutions, Нидерланды http://www.incontrolsim.com 7 Flexsim FlexSim Software Products Inc. (FSP), Orem, США http:// www.flexsim.com 8 Tecnomatix Plant Simulation Siemens Industry Software, Германия - 9 ProModel Solutions ProModel Corporation, США http://www.promodel.com 10 Simplex3 - http://www.simplex3.net 11 Simul8 Corporate Headquarters, Boston, США http://www.simul8.com 12 Witness The Lanner Group Ltd, США http://www.witness-for-simulation.com При выборе имитационной среды необходимо учитывать тот факт, что исследование динамики функционирования производственного процесса предприятия при помощи имитационного моделирования систем позволяет не только найти оптимальный способ организации производства, но и усовершенствовать уже функционирующие процессы, что позволяет без кардинальной перестройки многократно увеличить их эффективность [24, 25]. Безусловно, выбор той или той имитационной среды лежит исключительно на конкретном потребителе. Немаловажным фактором является и стоимость программного продукта. Она варьируется в пределах от порядка 360 000 руб. за программу имитационного моделирования AnyLogic 6.3.1 (разработчик - ООО «Экс Джей Текнолоджис» (XJ Technologies), РФ) до примерно 760 000 руб. за программный продукт Arena 12.0 (разработчик - Rockwell Automation Inc. (Systems Modeling), США) [9]. Выводы Таким образом, на основе проведенных исследований обоснована целесообразность использования имитационного моделирования в специальных прикладных средах при проектировании и оптимизации производственных систем по изготовлению металлоемких деталей предприятиями отечественного машиностроения. Очевидно, что другие методы моделирования (математические, натурные, физические и др.) малоприменимы для моделирования сложных систем, к которым можно отнести производственные среды. Это обусловлено сложностью реализации данных методов моделирования (например, физического или натурного метода моделирования) и дороговизной реализации методов. Сформулированы основные требования к имитационным программам и критерии их отбора для проведения имитационного моделирования. Исследованы возможности программных сред имитационного моделирования как отечественных, так и зарубежных разработчиков, представленных на современном российском рынке информационных технологий. Выбор предприятием той или иной программы имитационного моделирования должен вестись не только на основе выявленных возможностей программных сред, он также зависит от ряда дополнительных факторов: · от наличия опыта специалистов конкретного предприятия в области работы с той или иной программой имитационного моделирования, возможности организации обучающих курсов и тренингов на сайте разработчика; · возможности бесплатного дистанционного обучения работе с программой; · стоимости программной среды; · возможности организации оперативного консультирования разработчиком программного продукта или специалистами его дилерского центра, возможности организации оперативной технической поддержки.

About the authors

M. V Zharov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

References

Statistics

Views

Abstract - 77

PDF (Russian) - 19

Refbacks

• There are currently no refbacks.