В МГУ разработали математическую модель для календарного планирования производства с учётом отключений оборудования
Разработка учитывает сложные условия современного производства и может применяться в различных отраслях — от химической промышленности до энергетики.
Суть модели заключается в поиске такого сценария управления производством, при котором все установки, работающие по разным рецептам, смогут за отведённое время выработать нужный объём продукции. Новизна подхода в том, что в модели допускаются как переключения между режимами, так и периоды полной остановки оборудования при строгом учёте материального баланса всех потоков сырья и готовой продукции на каждом этапе работы.
«При построении производственных графиков важно не только распределить нагрузку, но и понять, когда допустимо временно отключить установки без риска сорвать план по выпуску готовой продукции и по расходу сырья. Разработанные алгоритмы решения позволяют с высокой точностью проверить возможность отключения оборудования в запланированный интервал времени», — рассказывает Надежда Петровна Савенкова, один из авторов работы, ведущий научный сотрудник лаборатории математического моделирования в физике ВМК МГУ.
В ходе моделирования учитывались реальные технологические параметры, режимы работы установок и логистика перемещения продукции. Особое внимание было уделено так называемым манипуляциям с мощностями установок, а также моментам переключения между разными рецептами — это позволяет точно спрогнозировать поведение системы в течение периода планирования.
«Даже кратковременное отключение оборудования может повлиять на выполнение производственного плана. С помощью нашей модели можно заранее определить, в какие временные окна это допустимо, а в какие — категорически нет», — объясняют доцент кафедры оптимального управления Людмила Анатольевна Артемьева и ассистент кафедры Андрей Александрович Дряженков.
Модель можно адаптировать под конкретные схемы технологических цепочек и производственных графиков, что делает её универсальным инструментом для цифрового планирования. В перспективе планируется интегрировать разработку в программные комплексы автоматизации промышленного производства.
«Сегодня промышленность требует высокой гибкости. Предприятия должны уметь адаптироваться к внешним условиям: от технического обслуживания до колебаний в поставках. Мы даём им математический инструмент, который позволит делать это без потерь», — отметил Андрей Юрьевич Мокин, доцент кафедры вычислительных методов ВМК МГУ.
Исследование проведено при участии сотрудников ВМК МГУ кафедры оптимального управления, кафедры вычислительных методов и лаборатории математического моделирования в физике.