Купить статью

В статье рассматриваются вопросы, посвященные разработке гибкого интеллектуального программного комплекса для решения задачи оптимального планирования многоассортиментных непрерывно-дискретных производств. Данные производства характеризуются большим ассортиментом продукции, множеством видов и конфигураций оборудования, при увеличении размерности задачи количество вариантов производственных расписаний растет экспоненциально, поэтому актуальна разработка специализированного комплекса эффективного оптимального планирования и составления расписаний, настраиваемого на характеристики различных многоассортиментных производств. Целью настоящей работы является разработка методов и алгоритмов оптимизации календарного планирования в виде проблемно-ориентированного программного комплекса, позволяющего повысить производительность оборудования и сократить время изготовления заказов. В статье приводится математическая постановка задачи оптимизации и совокупность математических моделей и алгоритмов формирования целевых функций для оптимального календарного планирования перенастраиваемых производств. Проведение данного исследования основывается на использовании методов теории расписаний, оптимизации и эволюционных вычислений, средств объектно-ориентированной разработки сложных программных комплексов и баз данных. Предложенный программный комплекс обладает различными интеллектуальными пользовательскими интерфейсами, дополняемыми базами данных продукции, оборудования и технологических регламентов, библиотекой целевых функций и математических методов оптимизации, модулем экспертной настройки системы, а также интерактивной системой визуализации полученных производственных планов в форме диаграммы Ганта и дерева решений задачи оптимизации. Тестирование программного комплекса производилось на данных полимерных и металлургических предприятий России и Германии и подтвердило эффективность решения задач планирования. Внедрение предлагаемого программного комплекса позволяет обеспечить эффективную загрузку оборудования предприятия, уменьшить стоимость производства и упростить процесс принятия управленческих решений в ходе производственного планирования.