1. Задачи решаемые МАС
В зависимости от сложности производимой продукции на предприятиях применяют различные методики управления. Каждая методика требует собственного подхода к организации управления и скорости реакции на изменения.
Для поддержки принятия решений используют информационные системы, которые позволяют:
- Управлять потоками товарно-материальных ценностей (необходимые запасы материалов, НЗП, готовой продукции, расчет потребностей предприятия в ресурсах);
- Управлять использованием оборудования и персонала (составление производственных заданий и графиков с учетом технологических требований и наличия производственных ресурсов, быстрое реагирование на возникающие проблемы);
- Координировать действия с поставщиками и заказчиками;
- Формирование информации для финансового управления;
При рассмотрении существующих систем можно выделить:
- MRP – позволяют управлять потоками ТМЦ;
- MRPII – полностью включает в себя MRP с более детальным планированием, составлением производственных заданий и графиков с учетом технологических требований и наличия производственных ресурсов (планирование с учетом ограничений по мощностям) и формирования информации для финансового управления;
- ERP – охват всех областей управления предприятием (может включать поддержку JIT и Канбан).
Типичный состав ERP системы:
Пример внедрения в машиностроении
Пример внедрения в мебельной компании
Для более детального оперативного управления производством и контроля на уровне производственных операций применяют MES (Manufacturing Execution System) системы.
Пример MES системы Zenith SPPS.
Основная задача при составлении графика загрузки является его адаптивность, т.е. постоянное приспособление к постоянно изменяющимся условиям: изменение сроков, параметров работы оборудования (поломка, ТО и пр.), состояния рабочих ресурсов (доступность, квалификация сотрудников), параметров работы смежных служб (выключили электричество), клиентов (отказ от заказа), проблемы со снабжением.
Поэтому постоянное перепланирование, это данность всех производственных процессов, а быстрое реагирование на возникающие проблемы позволит стабилизировать производственные процессы и четко понимать ситуацию.
Отсюда следует другая задача, режим работы близкий к режиму реального времени (real time). Все субъекты формирующие события (персонал, оборудование и пр.) и программное обеспечение должны обеспечивать быстрый детальный расчет расписания и формирование новых заданий.
2. Архитектурная модель системы
Для решения задачи взаимодействия с системой в режиме реального времени, можно задействовать такие средства, как:
Основную задачу, т.е задачу составления расписания для производственного цеха или завода можно решить применяя мультиагентный подход.
Задачам составления расписаний посвещено множество работ и она является NP (non-deterministic polynomial) – сложной.
Выбор математической модели, которую можно взять за основу, будет приемлемым и интересным для практического применения, если алгоритм, построенный на ее основе выполняется за приемлемое время [2].
Если говорить о комбинаторных алгоритмах, то при расчете/пересчете графиков, зачастую, время выполнения является неприемлемым из-за большого размера задачи, а эвристические алгоритмы не являются гарантированно точным или оптимальными.
Принцип работы мультиагентных систем (МАС) решает вышеуказанные проблемы, а применяемые методы являются частью технологий искусственного интеллекта (AI).
В МАС модель реального мира строится на основе виртуального мира агентов.
Выделяют основные группы агентов:
- Агент потребитель (заказ на производство, заказ покупателя, производственный этап) который меет свои потребности (нормативные сроки, продукцию, технологию изготовления).
- Агент ресурс имеент возможность обеспечить потребность (рабочие, оборудование), который обладает квалификацией, производительностью, временем переналадки и подготовки, графиком доступности.
Взаимодействие агентов осуществляется в сцене цеха, где присутствует агент цеха который имеет свои цели и параметры (к примеру график работы).
Возможно, также определить агентов участка, руководства и пр. Данным агентам могут назначаться цели, к примеру:
- Минимум переналадок;
- Минимум времени простоя;
- Минимальная длительность выполнения заказа;
- Минимум транспортных операций;
- Минимум НЗП;
- Равномерность загрузки оборудования;
Т.о. каждый агент имеет свое собственное расписание (локальный план), находящееся в компромиссе с расписаниями других агентов и может преследовать свои заданные интересы в переговорах с другими агентами.
По мере появления внешних событий процесс планирования перезапускается именно для связанных с событием агентов и далее агенты рассылают оповещение другим агентам, начиная процесс переговоров для поиска компромисса.
Функционирование МАС обеспечивает правильно составленная онтология - семантическая сеть, описывающая структуру данных, содержащей все релевантные классы объектов и правила, принятые в предметной области.
Большинство предприятий имеют накопленные знания по технологии изготовления и структуре изделий, особенностям производственных процессов, хранящихся в информационных системах ERP и PLM, таким образом данные должны загружаться из этих систем.
Применяемый стек технологии
Платформа и язык Java | |
Мультиагентная платформа JADE | |
Платформа Spring Boot | |
СУБД MySQL | |
Платформа и корпоративные решения 1С |
3. Разработка
Задачи, которые были успешно решены:
- Получение данных из систем 1С:ERP (REST) по структуре и технологии изготовлнения изделий, деталей, сборок. Загрузка заказов, этапов производства, графиков доступности мощностей и плановых ремонтов;
- Реализация моделей планирования JIT и ASAP c учетом норм выполнения этапов;
- Возможность частичного и полного планирования в цехах по доступности оборудования;
- Создание интуитивно понятного, отзывчивого и функционального фронтенда с упором на визуализацию процессов;
- Режим ежедневного перепланирования всех просроченных и не выполненных этапов производства;
- Расчет критического пути;
- Автоматический пересчет всех связанных этапов производства, при изменении дат обеспеченности.
Примеры
График этапов, с визуальным отображением статуса этапа, критического пути. Возможноть интерактивного изменения.
График загрузки видов рабочих центров.
Переговоры агентов при планировании.
Использованные источники:
1. М.В. Андреев, А.В. Иващенко, Е.В. Симонова, П.О. Скобелев, А.В. Царев. Автоматизация адаптивного управления производством на промышленном предприятии. Учебное пособие. Самара, 2009.