УДК 658.51
doi:10.21202/1993-047X.14.2020.2.235-248
МЕТОДЫ СИНХРОННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПРОЦЕССОВ ПОЗАКАЗНОГО ПРОИЗВОДСТВА: НА ПУТИ К ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
Елена Евгеньевна Носкова1, Денис Владимирович Капулин2, Полина Андреевна Русских3
1, 2, 3 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
1 enoskova@sfu-kras.ru, orcid.org/0000-0002-2785-815X
2 dkapulin@sfu-kras.ru, orcid.org/0000-0002-4260-1408
3 prusskikh@sfu-kras.ru, orcid.org/0000-0003-2858-2893
Аннотация. Возможность сбора и накопления больших массивов данных стала для предприятий стратегическим активом. Современное производство должно ориентироваться на развитие интегрированного анализа и моделирования, которые лучше используют огромные объемы данных, производимых производственными системами. Чтобы быть эффективным, промышленные предприятия должны выйти за рамки отслеживания и сбора данных и вместо этого сосредоточиться на эффективном использовании производственных ресурсов. Отсутствие эффективных методов планирования является одной из причин неравномерного использования производственных мощностей, возникновения незапланированных простоев и различного рода потерь. Мелкосерийные производства на заказ характеризуются слабой специализацией рабочих мест, универсальностью используемого оборудования с широким спектром используемых комплектующих. В статье проанализированные существующие информационные системы составления цеховых расписаний, их особенность применения для мелкосерийного позаказного производства. Проведено исследование эффективности применения разработанных алгоритмов для разных уровней планирования – межцехового и цехового, в зависимости от размера портфеля заказов и количества технологических операций.
Ключевые слова: инструменты планирования, позаказное производство, цифровая трансформация, алгоритмы составления расписаний
Благодарности: исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-07-00226 «Исследование вариантов построения архитектуры информационной системы синхронного планирования позаказного сборочного производства».
Для цитирования: Носкова Е. Е., Капулин Д. В., Русских П. А. Методы синхронного планирования для улучшения процессов позаказного производства: на пути к цифровой трансформации // Цифровизация. 2022. Т. 3, № 2. С. 41—48. https://doi. org/10.37993/2712-8733-2022-3-2-41-48. EDN: ETFWSU
Список цитируемой литературы
1. Bertolini M., Romagnoli G., Zammori F.2MTO, a new mapping tool to achieve lean benefits in high-variety low-volume job shops// Production Planning & Control, 2017, № 28(5). pp 444-458.
2. Chansombat S., Musikapun P., Pongcharoen P. and Hicks C. A Hybrid Discrete Bat Algorithm with Krill Herd-based advanced planning and scheduling tool for the capital goods industry // International Journal of Production Research, 2019, № 57(21). pp 6705-6726.
3. Chen X., Voigt T. Implementation of the Manufacturing Execution System in the food and beverage industry// Journal of Food Engineering, 2020, № 278, 109932. EDN: GGQWYE
4. Coronado P., Lynn R., Louhichi W., Parto M., Westcoat E. and Kurfess T. Part data integration in the Shop Floor Digital Twin: Mobile and cloud technologies to enable a manufacturing execution system// Journal of Manufacturing Systems, 2018, № 48. pp 25-33.
5. David F., Pierreval H. and Caux C. Advanced planning and scheduling systems in aluminium conversion industry// International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2006, №19 (7). pp 705-715.
6. Hvolby H.H., Steger-Jensen K.Technical and industrial issues of Advanced Planning and Scheduling (APS) systems // Computers in Industry, 2010, № 61( 9). pp 845-851.
7. Ivert L. Shop floor characteristics influencing the use of advanced planning and scheduling systems// Production Planning & Control, 2012, № 23(6). pp 452-467.
8. Jeon B.W., Um J., Yoon S.C., Suk-Hwan S. An architecture design for smart manufacturing execution system // Computer-Aided Design and Applications, 2017, №14(4). pp472-485.
9. Niehues M., Sellmaier P., Steinhaeusser T. and Reinhart G. Adaptive job-shop control using resource accounts// Procedia CIRP, 2016, № 57. pp 351-356.
10. Peng G., Gala C. Cloud ERP: A new dilemma to modern organizations? // Journal of Computer Information Systems, 2014, №54 (4). pp 22-30.
11. Reuter C., Nuyken T., Schmitz S., Dany S. Iterative Improvement of Process Planning Within Individual and Small Batch Production //Advances in Production Management Systems: Innovative Production Management Towards Sustainable Growth. APMS 2015. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 459. Springer, Cham.
12. Saenz de Ugarte B., Artiba A. and Pellerin R. Manufacturing execution system — a literature review// Production Planning & Control, 2009, №20(6). Pp. 525-539.
13. Stadtler H. Supply chain management and advanced planning-Basics, overview and challenges // European Journal of Operational Research, 2005, №163 (3), pp. 575-588.
14. Steger-Jensen K., Hvolby H-H., Nielsen P. and Nielsen I. Advanced planning and scheduling technology// Production Planning & Control,2011, № 22(8). pp. 800-808.
15. Thürer M., Fernandes N. O., Stevenson M Material Flow Control in High-Variety Make-to-Order Shops: Combining COBACABANA and POLCA // Production and Operations Management, 2020 № 29(9). pp. 2138-2152. EDN: IBMTAV