Исследование моделей и алгоритмов планирования и диспетчирования производственно-коммерческих процессов на обрабатывающих предприятиях с дискретным производственным циклом с целью их интеграции в процессы цифрового управления

В настоящее время на всех уровнях социально-экономических систем наблюдаются процессы трансформации подходов и способов организации бизнеса, коммерческого и социального регулирования. Это вызвано появлением и широким распространение цифровых технологий нового поколения: искусственного интеллекта, робототехники, интернета вещей, технологий беспроводной связи и ряда других. В ближайшем будущем именно эффективное использование новых цифровых технологий будет определять эффективность и конкурентоспособность отдельных компаний, холдингов, регионов и стран. Активное внедрение цифровых технологий в экономику и производство позволяет говорить о новой (четвертой) промышленной революции. При этом, если на предыдущих этапах научно-технического процесса рост эффективности производства обеспечивался, в основном, за счет роботизации и расширения возможностей IT-инфраструктуры, то в настоящее время приоритетный характер приобретают масштабная автоматизация управления производством и жизненным циклом продукции, предиктивное моделирование и прогнозирование производственных ситуаций, формирование цифровых двойников (полноценных цифровых моделей) производственных и экономических систем. Перед ведущими российскими предприятиями остро стала необходимость разработки цифровых систем планирования и управления производством, позволяющих в режиме реального времени оценивать возможную эффективность работы производственных систем в различных условиях и возникающие при этом риски, принимать оптимальные управленческие решения. Одним из возможных подходов к решению данной проблемы является создание цифровых двойников производственных систем, базирующихся на сочетании имитационных и оптимизационных моделей. Представляется целесообразным в первую очередь рассматривать построение цифровых двойников для дискретных производственных систем, имеющих четко определенный перечень рабочих мест, производственных операций и производственных переделов (поэтапных преобразований сырья и материалов в готовую продукцию). Широко представленные на рынке системы автоматизированного управления производством, управления ресурсами, управления бизнесом не содержат компонент, позволяющих решать задачи оптимального планирования и диспетчирования. Попытки разработки таких решающих алгоритмов и программных модулей предпринимались различными коллективами исследователей. Опыт взаимодействия с индустриальными партнерами, а также с IT-интеграторами позволил выделить основные направления моделирования, актуальные для предприятий с дискретным производственным циклом: • Распределительные задачи (распределение работ между операторами, распределение работ между рабочими участками, определение оптимальной последовательности выполнения заданий); • Составление оптимального плана работ, решение задачи на сокращение сроков комплекса работ; • Выравнивание комплекса работ по ритмичности, загрузке персонала, ресурсам; • Логистические задачи: оптимизация плана перевозок, общее уменьшение длительности маршрутов, повышение (либо снижение) напряженности графиков; • Определение оптимальной величины запасов при управлении жизненным циклом продукции. • Имитационное сценарное моделирование. На текущем этапе исследований предполагается сконцентрироваться на разработке моделей, решающих алгоритмов и программного инструментария для решения первых трех из вышеуказанных задач. Требования, предъявляемые потенциальными заказчиками к инструментарию моделирования производственных процессов и решению задач их планирования и оптимизации: • Программная реализация построенных моделей теми средствами, которые удобны заказчику. • Интеграция разработанных цифровых моделей в информационную среду предприятия (интеграция с ERP и MES- системами). • Быстродействие разработанного инструментария (приоритет скорости получения решения над точностью). • Ориентация на целевые параметры, определяемые заказчиком.