Мультиагентная система «Smart Factory» для стратегического и оперативного управления машиностроительным производством «точно в срок» и «под заданную стоимость»
Автор: Баклашов Виктор Иванович, Казанская Дарья Николаевна, Скобелев Петр Олегович, Шпилевой Виктор Филиппович, Шепилов Ярослав Юрьевич
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Статья в выпуске: 1-5 т.16, 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается новый подход к созданию сетецентрических интеллектуальных систем управления производством, реализованный на основе мультиагентных технологий. Подобные системы обеспечивают адаптивное управление цехами производства «точно в срок» и «под заданную стоимость» по событиям в реальном времени. Описываются архитектура и основные функции мультиагентной системы Smart Factory. Представлены результаты внедрения системы.
Адаптивное управление, мультиагентная система, сетецентрическая архитектура, планирование в реальном времени
Короткий адрес: https://sciup.org/148202941
IDR: 148202941
Текст научной статьи Мультиагентная система «Smart Factory» для стратегического и оперативного управления машиностроительным производством «точно в срок» и «под заданную стоимость»
Задача повышения результативности и эффективности управления сложными машиностроительными производствами формирует новые требования к IT-системам. В то время как «боевая» обстановка в цехах определяется постоянным потоком новых событий и «вводных» о ходе работ, возможности традиционных MES-систем, рассчитанные на стабильные массовые производства типовых изделий с распределенным на месяц вперед планом операций, оказываются крайне ограниченными в оперативном решении насущных задач. Оценки эффективности применения автоматизированных систем планирования для ряда машиностроительных предприятий показывают ряд негативных последствий:
-
- перерасход трудозатрат на 30-40% на создание «неактуальных» заделов и скрытые простои ввиду несвоевременного перепланирования с ростом затрат на материалы, ФОТ и др.;
-
- постоянный дефицит материалов и компонент по «горящим» позициям;
Баклашов Виктор Иванович, эксперт. E-mail:
Казанская Дарья Николаевна, аналитик. E-mail:
Скобелев Петр Олегович, доктор технических наук, профессор кафедры конструкции и проектирования летательных аппаратов. E-mail:
-
- в 80% подразделений-цехах текущее пооперационное планирование «лежит» на «плечах» мастеров и цеховых диспетчеров и определяется полностью ими, а не руководством завода, и др.
В результате на практике для обеспечения выполнения заказов «точно в срок» приходится создавать дополнительный запас заготовок на складе на «время опережения» и фактическая стоимость оказывается выше запланированной, или же выполняют план «точно в срок», но тогда по любой цене, теряя финансовую эффективность из-за изменяющихся факторов производства, колебаний спроса и предложения на рынке и низкой точности самих исходных данных.
В настоящей работе рассматривается новый подход к созданию интеллектуальных систем управления производством, реализованный на основе мультиагентных технологий. В этом подходе для каждого цеха создается собственная система управления производством, которые далее объединяются в сетецентрическую систему (систему систем), и делается переход от методологии каскадного пакетного планирования в одном центре «для всех» подразделений к непрерывному адаптивному планированию каждого с учетом текущего факта. Предлагаемые системы предназначены для адаптивного управления цехами производства «точно в срок» и «под заданную стоимость» по событиям в реальном времени, с переходом «от сборки по складу» к сборке «по сроку установки» с пооперационным планированием, реализуя методологию «бережливого производства». Адаптивность системы означает, что планирование никогда не останавливается (концепция «живого расписания»), позволяя в непрерывном режиме проводить перепланирование выбранных заказов и ресурсов, на которые оказывают влияние приходящие события (событийная диспетчеризация). План строится динамически и лишь уточняется и корректируется по событиям без останова в группах агентов, необходимых для обеспечения заданных сроков, без полного пересмотра плана в случае изменений в реальном времени.
Система представляет собой двухуровневую адаптивную р2р сеть (от англ. выражения «peer-to-peer» – «каждый с каждым» и «равный с равным») автономно работающих планировщиков, но способных взаимодействовать для согласования решений:
-
- уровень стратегического планировщика завода в целом на большой горизонт планирования;
-
- уровень оперативных планировщиков цехов (обычно до 3-6 месяцев вперед).
В системе создан набор специализированных агентов для машиностроительных предприятий, которые представляют интересы заказов, рабочих, оборудования, операций, инструментов и материалов, учитывая отношения следования между операциями. На входе системы – описания ресурсов цеха, структуры изделий и технологических процессов, а на выходе – поток сменносуточных заданий в разрезе сотрудников, оборудования, заказов, потоков создания ценности в непрерывном режиме. Грануляция целевых функций до уровня отдельных агентов позволяет гибко строить планы производства, добиваясь баланса по заданным критериям. Система автоматически в реальном времени осуществляет корректировку производственной программы и планов операций по отдельным сотрудникам по фактам событий. Например, при выявлении брака система автоматически отменяет оставшуюся цепочку операций и создает заказ на предыдущую операцию (реализуя систему «канбан»), а при необходимости перенаправляет потоки создания ценности.
Предлагаемая р2р-сеть построена на базе сервисной архитектуры, в которой каждый планировщик может работать автономно в своем цехе, реагируя на возникающие события, а при необходимости может взаимодействовать с планировщиками других цехов через общую шину данных предприятия или Стратегическим планировщиком при «критических» невыполнениях заданий (рис. 1).

Рис. 1. Архитектура мультиагентной системы «Smart Factory
Основные функциональные возможности:
-
• cтратегическое объемно-календарное планирование завода в целом с учетом объемов заказов и пропускной способности цехов предприятия; формирование текущего состояния производства «План /Факт / Перепланированный План» в режиме реального времени;
-
• согласованное оперативное планирование сменно-суточных заданий цехов заготовительного, инструментального, механосборочного, испытательного, ремонтных цехов
машиностроительного предприятия, автоматическая координация работы между цехами;
-
• возможность интерактивного включения пользователя в режиме «Перепланирования заданий»;
-
• прогнозное формирование стоимости операционных затрат и формирование фактических операционных затрат по заказам, цехам, операциям в режиме «реального премени»;
-
• развитые функции мониторинга планов, подготовка отчетов, интеграция и т.д.
Внедрения системы. Представлены мотозавод», ОАО «АвиаАгрегат», ОАО результаты внедрения в ОАО «Ижевский «Кузнецов» и других предприятиях (рис. 2, 3).

Рис. 2. Список событий и заказов

Рис. 3. Очередь событий и график рабочих
Результаты внедрения:
-
• обеспечивается полная прозрачность работы цехов и существенный прирост выпуска:
-
- замеренный и доказанный прирост производства 20-30%;
-
- доступность реальной текущей информации: от рабочего до директора;
-
• обеспечивается возможность выполнения заказов в срок и под заданную стоимость с учетом особенностей текущей загрузки цехов,
зависимостей технологических операций, возможностей рабочих и оборудования и др.;
-
• обеспечивается оперативная реакция системы на изменения задач, заказов и перепланирование в реальном времени с формированием прогноза Стратегического плана;
-
• создается платформа для принципиального изменения качества управления производством, прямого включения сотрудников в реализацию плана и роста эффективности бизнеса.
MULTIAGENT SYSTEM "SMART FACTORY" FOR STRATEGIC
AND OPERATIONAL MANAGEMENT OF MECHANICAL ENGI
NEERING PRODUCTION "JUST IN TIME" AND "UNDER THE
SET COST"
-
1 SPC “Smart Solutions”
-
2 Samara State Aerospace University