Сибирский федеральный университет

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