ОПТИМИЗАЦИЯ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА, УЧАСТВУЮЩЕГО В ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ПРОЦЕССЕ КРУПНЫХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается подход к оптимизации перемещений автомобильного транспорта для транспортировки заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий между цехами и складами крупных машиностроительных предприятий. Для нормального функционирования производственного процесса нужна развитая система транспортирования и хранения заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий. На крупных предприятиях цеха складские помещения часто значительно разнесены в пространстве, и для транспортировки заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий на них используют автомобильную технику. Время на перемещение заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий между цехами и складами на предприятии является бесполезно затраченным и увеличивает себестоимость выпускаемой продукции. Поэтому оптимизация перемещений автомобильного транспорта при перевозках заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий между цехами и складами позволит сократить время технологических процессов изготовления изделий, выпускаемых машиностроительным предприятием, а следовательно, оптимизировать его производственный процесс. Таким образом, поиск оптимального маршрута перемещения автомобильного транспорта по территории предприятия является весьма актуальной задачей. Задача нахождения оптимального маршрута относится к области комбинаторной оптимизации, а также рассматривается в теории исследования операций и известна под общим названием как «задача коммивояжера». Задача коммивояжера относится к числу трансвычислительных. Все эффективные (сокращающие полный перебор) методы решения задачи коммивояжера являются эвристическими. В большинстве эвристических методов находится не самый эффективный маршрут, а его приближенное решение - базовый маршрут. На следующем этапе это приближенное решение улучшают. В статье приводятся результаты сравнительного анализа ряда методов (алгоритмов) решения задачи коммивояжера, на основе которого для решения задачи оптимизации перемещений автомобильного транспорта крупных машиностроительных предприятий предлагается использовать либо алгоритм Литтла либо алгоритм муравьиных колоний. Дается постановка задачи оптимизации перемещений автомобильного транспорта при участии его в производственном процессе крупных машиностроительных предприятий, предлагается процедура расчетов при решении задачи - пример решения конкретной задачи с помощью разработанных процедуры расчета и компьютерной программы «Задача коммивояжера» (разработана на языке Паскаль в программной среде Delphi 7). Предлагаемый подход к решению задачи оптимизации перемещений автомобильного транспорта при участии его в производственном процессе крупных машиностроительных предприятий позволяет сократить время на транспортировку заготовок, полуфабрикатов и готовых изделий между цехами и складами предприятий, т.е. сократить время на вспомогательные операции и, как следствие, повысить производительность и снизить себестоимость выпускаемой продукции. Кроме того, сокращение маршрута перемещений автомобильного транспорта снижает эксплуатационные затраты на содержание автомобилей.

Об авторах

П. С РОМАНОВ

ФГБОУ ВО «Московский политехнический университет»

Email: romanov_p_s@mail.ru
д.т.н.

И. П РОМАНОВА

ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский московский государственный строительный университет» (НИУ МГСУ)

Email: irom84@mail.ru
к.т.н.

Список литературы

  1. Схиртладзе А.Г., Воронов В.Н., Борискин В.П. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: учебник / А.Г. Схиртладзе, В.Н. Воронов, В. П. Борискин. Старый Оскол: ТНТ. 2013. 600 с.
  2. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб. пособие / Под ред. Н.М. Капустина. М.: Машиностроение. 2007.
  3. Волчкевич Л.И. Автоматизация производственных процессов: Учеб. пособие. М.: Машиностроение. 2005. 380 с.
  4. Романов П.С. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. Часть 1. Производственные процессы и их автоматизация. Учебное пособие. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2014. 118 с.
  5. Романов П.С. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. Часть 3. Проектирование автоматизированных процессов изготовления деталей. Комплексная автоматизация. Учебное пособие. Ко-ломна: КИ (ф) МГОУ. 2009. 152 с.
  6. Сайт http://www.kolomnadiesel.com/about/production.
  7. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Основы логистики: учебник / под ред. Б. А. Аникина и Т. А. Родкиной. М.: Проспект. 2013. 344 с.
  8. Маркова Е.В., Лисенков А.Н. Комбинаторные планы в задачах многофакторного эксперимента. М.: Наука. 1979. 345 с.
  9. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций, 7-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме". 2005. 912 с.
  10. М. Тим Джонс. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. М.: ДМК Пресс. 2004. 312 с.
  11. Романов П.С., Романова И.П., Каменский И.А. Выбор метода решения задачи коммивояжера для определения оптимальной траектории перемещения инструмента // Комплексные проблемы развития науки, образования и экономики региона: Научно-практический журнал Коломенского института (филиала) МГМУ (МАМИ). 2014. № 2(5). С. 71-81.
  12. Романова И.П., Романов П.С. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 1. Математические модели и методы в машиностроении: учебное пособие / И.П. Романова, П.С. Романов; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2014. 124 с.
  13. Романова И.П., Романов П.С. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 2. Оптимизационные методы в машиностроении: учебное пособие / И.П. Романова, П.С.
  14. Романов П.С., Романова И.П. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 1. Математические модели и методы в машиностроении: учебное пособие (лабораторный практикум) / П.С. Романов, И.П. Романова; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2015. 54 с.
  15. Романов П.С., Романова И.П. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 2. Оптимизационные методы в машиностроении: учебное пособие (лабораторный практикум) / П.С. Романов, И.П. Романова; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2015. 136 с.
  16. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. Определение оптимального маршрута перемещения группы эксплуатации и ремонта при проведении планового осмотра трансформаторных подстанций в сельской местности // В сборнике: «Актуальные проблемы экономики труда в сельском хозяйстве». Материалы международной научно-практической конференции. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Башкирский государственный аграрный университет, Кафедра организации и менеджмента; редкол.: А.Р. Кузнецова, В.А. Ковшов. 2014. С. 186-199.
  17. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. Определение оптимального маршрута перемещения группы эксплуатации и ремонта при проведении планового осмотра трансформаторных подстанций в сельской местности // Российский электронный научный журнал. 2014. № 8. С. 54-66.
  18. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика: пер. с англ. М.: Мир. 1980. 478 с.
  19. Little J. D. C., Murty К. G., Sweeney D. W., and Karel C. An algorithm for the Traveling Salesman Problem // Operations Research. 1963. No 11,

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© РОМАНОВ П.С., РОМАНОВА И.П., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».