Исследователи Сибирского федерального университета разработали имитационную модель, применение которой поможет эффективнее использовать производственные мощности на предприятиях, занятых мелкосерийным дискретным производством — к примеру, создающих электронную аппаратуру. 

Модель позволяет производить быстрые расчёты и, исходя из них, гибко регулировать производственный цикл — избегать перегрузки или простоя оборудования, что влияет на своевременность выполнения плана выпуска изделий и способствует соблюдению заданных сроков поставок продукции. Разработчики сообщают, что для создания модели использовалось программное обеспечение Tecnomatix от компании Siemens PLM Software. 

Эффективное использование производственных мощностей в условиях высокой конкуренции и необходимость учитывать пожелания заказчиков — это серьёзная проблема, требующая современных решений. Красноярские разработчики предложили цифровую имитационную модель, которая с высокой точностью «предскажет», какая нагрузка будет оптимальной для производства, поможет разгрузить его проблемные участки, а заодно повысит рентабельность и конкурентоспособность компании, использующей эту модель, на рынке.

«Исследование посвящено анализу вариантов построения архитектуры информационной системы планирования на мелкосерийном производстве. В качестве опытной площадки мы использовали красноярское предприятие, создающее радиоэлектронную аппаратуру. Сложная электроника производится на заказ небольшими партиями, и даже внутри одной партии может быть большое количество вариантов изготовления продукции. Мы ориентировались на реальные показатели производственного плана предприятия и разработали имитационную модель, которая помогает оптимизировать производственное расписание с учётом специфики мелкосерийного позаказного производства. Заказы на аппаратуру могут поступать один за другим, а могут и с большими перерывами. Иногда у производителя возникает дилемма — брать срочный дополнительный заказ, или кратковременная прибыль обернётся ущербом для репутации, если другие заказы не будут исполнены вовремя. Как избежать накладок или простоя на производстве в таких случаях? Для этого нужно применять бережливые принципы управления, синхронизировать работу участков, создавать непрерывный поток преобразования деталей и компонентов в готовое изделие. Эффективное внедрение таких методов требует применения цифровых средств моделирования для пересчёта производственного плана в режиме, близком к реальному времени», — сообщил руководитель исследования, заведующий базовой кафедрой информационных технологий на радиоэлектронном производстве СФУ Денис Капулин.​
Учёные использовали для разработки стандартный инструмент моделирования Tecnomatix Plant Simulation от компании Siemens.

«Необходимость проводить имитационное моделирование прежде, чем предприятие приступит к производству, на сегодняшний день не вызывает сомнений, это обычная практика для зарубежных корпораций. Volkswagen, например, открывая завод в Калуге, проводил такое моделирование, чтобы организовать бесперебойную работу цехов. В России владельцы бизнеса тоже постепенно приходят к мысли, что смоделировать производственный процесс заранее — значит, избежать неприятных сюрпризов в будущем и выиграть у конкурентов. Что касается новаторства, мы предложили интегрировать имитационную модель в систему производственного планирования для реализации концепции адаптивного производства, способного быстро реагировать на изменения», — продолжил Денис Капулин.​
По словам красноярских разработчиков, недостаточно просчитать производственный процесс заранее — нужно также своевременно реагировать на возникающие дополнительные факторы: сбои в поставках, комплектующих или обработка внеплановых заказов. Процесс внесения корректировок в производственный план должен стать непрерывным и интерактивным. Приходится, как Алисе из знаменитой истории Льюиса Кэрролла, бежать, чтобы оставаться на месте.

«В случае позаказного мелкосерийного высокотехнологичного производства „держать руку на пульсе“ и вносить корректировки в план следует постоянно. Порой количество комплектующих в одном изделии достигает десятков тысяч единиц, а изделий таких надо произвести несколько сотен — просто нереально пересчитывать всё это вручную каждый раз при изменении вводных. Имитационное моделирование — инструмент, который, во-первых, во много раз ускорит корректировки производственного плана, а во-вторых, будет делать это не только во время кризисной ситуации, а практически в фоновом режиме», — подчеркнул учёный.
Кстати, исследование только набирает обороты и будет продолжаться на базе Сибирского федерального университета ещё два года. 

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-07-00226

 

Похожие новости

  • 28/10/2020

    Центр коллективного пользования КрасГМУ: «Мы открыты для научного сотрудничества»

    ​​В августе этого года в Красноярском государственном медицинском университете был создан Центр коллективного пользования (ЦКП). ЦКП ориентирован на оказание услуг исследователям и научным коллективам с целью выполнения фундаментальных, поисковых и прикладных исследований и участия в экспериментальных разработках.
    256
  • 12/12/2020

    Учёные СФУ спрогнозируют нежелательные события на железной дороге

    Проект «Системы интеллектуального анализа данных для прогнозирования нежелательных событий на железнодорожном пути» научного коллектива Института управления бизнес-процессами СФУ стал победителем конкурсного отбора РФФИ.
    497
  • 29/01/2020

    Учёные СФУ превратят «спящую» информацию в уникальную базу данных

    ​Доценты Гуманитарного института и Института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета Павел Полуян и Дмитрий Личаргин стали победителями конкурса «Старт — Цифровые платформы» по разработке цифровых платформ и технологий, направленных на развитие информационной инфраструктуры.
    678
  • 20/11/2020

    Гаджеты для спорта и самоконтроль: учёные объяснили, как сделать фитнес-тренировки эффективнее

    ​Учёные Сибирского федерального университета приняли участие в разработке рекомендаций, направленных на непрерывный самомониторинг и контроль выполняемых аэробных упражнений у молодых людей, регулярно занимающихся фитнесом.
    623
  • 20/08/2018

    Красноярские ученые предложили использовать технологию блокчейн для создания честной очереди в детский сад

    ​Существующие технологии, применяемые при формировании очереди в детсады и мониторинге, не обеспечивают полной защищенности от изменения и искажения информации об очередности, времени записи в очередь и прочее.
    886
  • 07/05/2019

    Платформу для защиты авторского права IPUniversity протестируют в ведущих вузах России

    ​Стартовал очередной этап реализации проекта по созданию и запуску цифровой платформы обмена знаниями и управления авторскими правами — к тестированию IPUniversity приступили в вузах, входящих в Ассоциацию ведущих университетов России.
    692
  • 29/10/2018

    Электронные клоны: красноярские ученые нашли новый способ диагностики техники

    ​Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) предложили использовать "электронных клонов" для online оценки состояния техники и представили соответствующую модель нейрокомпьютерной диагностики, сообщила РИА Новости пресс-служба университета.
    796
  • 22/01/2021

    Над чем работают аспиранты

    ​Устранение погрешностей на томографических снимках, изучение новейших методик преподавания и создание методов устойчивых поставок на предприятия лесопромышленной отрасли: в День аспиранта рассказываем, как гранты стимулируют молодых ученых на создание научных проектов.
    303
  • 10/11/2020

    Грантовые истории: молодые ученые рассказывают о своих научных проектах

    ​​​В нашем материале – о том, какими исследовательскими проектами занимаются молодые ученые и как им в этом помогают гранты. Поглотитель ультрафиолета Константин Липин из Чувашского государственного университета занимается разработкой способных поглощать ультрафиолет веществ – фотостабилизаторов.
    391
  • 25/02/2020

    Ученые — о ближайшем будущем технологий

    ​Ученые из российских вузов Проекта 5–100 рассказали о том, каких прорывов и открытий в сфере своих научных интересов они ждут в ближайшее десятилетие. Мы отобрали прогнозы о развитии технологий, к которым стоит присмотреться бизнесу.
    1420