Рассмотрим карты раскроя сортового листа 2,5х1250х2500 AISI 304, полученные в результате автоматического оптимального размещения заготовок на листы в CAD\CAM системе (Рисунок 5.2). При формировании карт раскроя программа выдерживает заданные расстояния до края листа и между деталями, при этом обеспечивая высокий коэффициент использования материала. Многие CAD\CAM системы позволяют выбрать тот или иной способ уплотнения деталей на листе, что влияет на форму и пропорции делового остатка с учетом специфики его дальнейшего использования. На карте раскроя также присутствуют линии раздела остатков, необходимые для повышения безопасности и облегчения транспортировки и хранения деловых остатков.
Рисунок 5.2 Карты раскроя листа 2,5х1250х2500 AISI 304
На рисунке 5.2 заштрихованы области, представляющие собой остатки, которые в дальнейшем будут сортироваться по группам деловых и неделовых остатков.
Для того чтобы идентифицировать остаток раскроя, то есть отнести его к тому или иному классу, модуль СППР подсистемы «Управление заготовительным производством» анализирует основные показатели остатка: марку стали листового металла, толщину листа, площадь остатка, длину и ширину прямоугольника, образованного минимальным дополнением остатка. На рисунке 5.3 приведены результаты идентификации остатков раскроя рассматриваемого примера, причем изображены только те остатки, которые встроенным программным алгоритмом были отнесены в классы потенциально деловых остатков. Пунктирными линиями показаны прямоугольники, образованные минимальным дополнением остатка.
Рисунок 5.3 Остатки раскроя листового металла
Если остатки отнесены к определенным классам, остатки из которых используются в последующих технологических операциях, то они являются потенциально деловыми. Далее алгоритм СППР определяет средний объем потребления остатков за месяц по классам в натуральном выражении (Qост, шт./мес.) на основании накопленных статистических данных и количество деловых остатков на складе в настоящий момент времени (Nост, шт.). Таким образом, после идентификации полученных остатков принимается решение об отнесении остатка в группу деловых или неделовых остатков на основе соотношения Qост и Nост. Если Qост>Nост, то остаток признается деловым, иначе неделовым. На рисунке 5.4 приведен интерфейс модуля СППР с предложением по сортировке остатков раскроя. Пользователь может согласиться или не согласиться с предложением СППР и сформировать документ «Остатки раскроя».
Рисунок 5.4 Интерфейс модуля СППР с предложением по сортировке остатков раскроя
После сортировки деловые остатки маркируются, сохраняются в базе данных программного комплекса (Рисунок 5.5) и принимаются к учету в соответствии с принятой на предприятии организацией управленческого учета листового металла.
Рисунок 5.5 Сохраненные в базе данных деловые остатки
Заключение
В качестве заключения можно привести основные результаты и выводы по проведенной работе:
1. Рассмотрены способы увеличения коэффициента использования листового металла, в том числе рассмотрена задача раскроя-упаковки и основные подходы к организации раскроя листового материала. Выяснено, что в работах по рациональному раскрою не уделяется внимания вопросу сортировки остатков раскроя в группы деловых или неделовых материальных ресурсов.
2. Проведен анализ математических аппаратов предназначенных для динамического моделирования сложных систем и процессов, указаны их преимущества и недостатки, исследованы подходы к моделированию систем с помощью сетей Петри. Опираясь на проведенный анализ, было разработано модифицированное расширение сетей Петри (нейро-нечеткие сети Петри), основанное на раскрашенных, нечетких, временных, приоритетных и нейронных сетях Петри. Данное расширение позволяет проводить динамическое моделирование различных процессов. Дается математическое описание созданного аппарата, его функционала, графического изображения, представляются преимущества по сравнению с другими аппаратами. Приводятся примеры построения моделей с последующим имитационным моделированием их работы.
3. Разработан программный комплекс управления материальными ресурсами листового металла с элементами СППР, помогающий снизить удельные технологические затраты и оптимизировать структуру затрат в условиях машиностроительного предприятия с единичным или мелкосерийным типом производства. Входящая в состав программного комплекса СППР позволяет принимать оперативные и обоснованные управленческие решения при отнесении остатков раскроя листового металла в группу деловых или неделовых остатков. Помимо реализации алгоритма оценки и идентификации остатков листового металла после раскроя разработанный программный комплекс позволяет организовать комплексное проектирование карт раскроя, маркировку деловых остатков и управленческий учет материальных ресурсов листового металла.
4. На базе аппарата нейро-нечетких сетей Петри построены модели алгоритмов расчета требуемого количества остатков по классам, которые позволяют проводить программное прогнозирование.
В дальнейших исследованиях организации раскроя листового металла необходимо:
– интегрировать среду моделирования на базе ННСП в разработанный программный комплекс;
– реализовать методику оценки рыночной стоимости материального ресурса листового металла после раскроя;
– оценить и проанализировать результаты внедрения программного комплекса в практическую деятельность машиностроительного предприятия.
Список использованных источников
1. Канторович, Л. В. Рациональный раскрой промышленных материалов / Л. В. Канторович, В. А. Залгаллер. Новосибирск: Наука, 1971. 300 с.
2. Мухачева, Э. А. Модели и методы расчета раскроя упаковки геометрических объектов / Э. А. Мухачева, М. А. Верхотуров, В.В. Мартынов - Уфа: УГАТУ, 1998. 216с.
3. Мухачева Э. А. Рациональный раскрой промышленных материалов. Применение АСУ / Э. А. Мухачева. М.: Машиностроение, 1984. 176 с.
4. Валиахметова, Ю. И. Применение систем автоматизированного проектирования карт раскроя в судостроении / Ю. И. Валиахметова, С. В. Телицкий // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2012. № 6. С. 38-43.
5. Kartak, V. M. Local search of orthogonal packings using the lower bounds / V.M. Kartak, M. A. Mesyagutov, E. A. Mukhacheva, A.S. Filippova // Automation and Remote Control. 2009. №70(6). P. 1054-1066.
6. Картак, В. М. Упаковка и оценка плотности упаковки ортогональных многоугольников в полубесконечную полосу / В. М. Картак // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений: труды второй международной конференции, 18 - 21 мая 2014 г. Уфа, 2014. С. 117-121.
7. Валиахметова Ю. И. Теория оптимального использования ресурсов Л. В. Канторовича в задачах раскроя-упаковки: обзор и история развития методов решения / Ю. И. Валиахметова, А. С. Филиппова // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета.2014. № 1. С. 186-197.
8. Петунин А. А. Автоматический выбор метода расчета фигурного раскроя с использованием сравнительного анализа алгоритмов / А. А. Петунин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2010. № 5 (316). С. 169-171.
9. Wascher G. An improved typology of cutting and packing problems / G. Wascher, H. Haubner, H. Schumann // European Journal of Operational Research. 2007. №183(3). P. 1109-1130.
10. Дохтаева И. А., Суконщиков А. А. Современные методы интеллектуального анализа данных в СППР / И. А. Дохтаева, А. А. Суконщиков // Информатизация инженерного образования: труды Междунар. науч.- практ. конф. М.: Изд. дом МЭИ. 2016. С. 312-315.
11. Крошилин, А. В. Особенности построения систем поддержки принятия решений на основе нечёткой логики / А. В. Крошилин, А. В. Бабкин, С. В. Крошилина // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2010. № 97(2). С. 58-63.
12. Курейчик В. М. Разработка архитектуры СППР по выбору методов решения задач компоновки / В. М. Курейчик, И. Б. Сафроненкова // Информационные технологии. 2017. № 10(23). С. 42-48
13. Задорожный А. М. Положительные аспекты использования СППР, принципы работы и классификация / А. М. Задорожный, А. В. Чуваков // Теория и практика современной науки. 2017. № 6(24). С. 306-309
14. Skorodumov P.V. Modelling of economic systems with Petri nets / P.V. Skorodumov // Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2014. №4. P. 253-259.
15. Улитин А. В. Применение аппарата нейро-нечетких сетей Петри для моделирования СППР / А. В. Улитин, А. А. Суконщиков // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации: сб. науч. трудов 12-й Междунар. науч. конф. Курск: Университетская книга. 2015. С. 160-163.
16. Крюкова, Д. Ю., Суконщиков А. А. Системы поддержки принятия решений на базе аппарата сетей Петри / Д. Ю. Крюкова, А. А. Суконщиков // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2008. №3. С. 45-49.
17. Бодянский, Е. В. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем: монография / Е. В. Бодянский, Е. И. Кучеренко, А. И. Михалев. Днепропетровск: Системные технологии, 2005. 311 с.
18. Круглов, В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М.И. Дли, Р. Ю. Голунов. М.: Физматлит, 2001. 221с.
19. Барский, А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. (Прикладные информационные технологии) / А. Б. Барский. М.: Финансы и статистика, 2004. 176 с.
20. Скородумов, П. В. Моделирование экономических систем с помощью аппарата сетей Петри / П. В. Скородумов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. № 4. С. 253-259.
21. Тарасов В. Б. Эволюционная семиотика и нечеткие многоагентные системы - основные теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций / В. Б. Тарасов // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. С. 54-68.
22. Компания НИП-Информатика [Электронный ресурс]: офиц. сайт. Режим доступа: http://www. nipinfor.ru.
23. Исследование бизнес-процесса учета делового остатка при раскрое листовых материалов / Р. А. Файзрахманов, Р. Т. Музаркаев, В. С. Шилов, А. В. Бурков // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2013. № 7. С. 143-148.
24. Смирнов А. А. Экономические аспекты принятия управленческих решений при идентификации материальных ресурсов листового металла на машиностроительном предприятии / А. А. Смирнов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2017. № 6. С. 195-204.
25. Смирнов А. А. Организация раскроя листового металла с учетом деловых материальных ресурсов на машиностроительном предприятии / А. А. Смирнов, А. Н. Шичков // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2017. № 4. С. 22-35
26. Мясников Д. М. Методика разработки многоагентной СППР для резервирования данных АСУП / Д. М. Мясников, А. А. Суконщиков // Вестник Череповецкого государственного университета. 2012. № 4(3). С. 12-15.