Александр Ромашов - Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь

На нашем литературном портале можно бесплатно читать книгу Александр Ромашов - Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь, Александр Ромашов . Жанр: Управление, подбор персонала. Онлайн библиотека дает возможность прочитать весь текст и даже без регистрации и СМС подтверждения на нашем литературном портале fplib.ru.
Александр Ромашов - Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь
Название: Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь
Издательство: Литагент «Альпина»
ISBN: 978-5-9614-1077-8
Год: 2012
Дата добавления: 26 июль 2018
Количество просмотров: 592
Читать онлайн

Помощь проекту

Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь читать книгу онлайн

Стратегии развития научно-производственных предприятий аэрокосмического комплекса. Инновационный путь - читать бесплатно онлайн , автор Александр Ромашов

Примем d = min τj

Рассчитанные периоды повторяемости проверяются на пропорциональность. Для этого по каждой операции определяется, во-первых, величина

а во-вторых, фактический коэффициент загрузки kзj при выполнении данной операции в комплекте для МСО с коэффициентом пропорциональности d. Очевидно, что в этом случае

Технологическая операция может быть выполнена в выбранном комплекте для МСО при условии, что kзj находится в пределах допустимого отклонения Σ от Kjз. Окончательная проверка допустимости выбора комплекта станков для организации МСО заключается в контроле основного условия МСО: =d.

В том случае, если >d, то количество станков в комплекте необходимо уменьшить. Аналогично количество станков в комплекте МСО не может превышать допустимое количество станков в зоне обслуживания выбранного промышленного робота.

Для реализации метода аналогии с пропорциональными операциями можно построить соответствующий алгоритм вычислений. При создании такого алгоритма задача разбиения заданного множества станков на комплекты для МСО заменяется задачей последовательного выделения таких комплектов. В этом случае для всех заданных к выполнению операций вначале рассчитывается период повторения τj. После этого операции упорядочиваются в соответствии с возрастанием τj, а затем осуществляется пошаговый процесс выделения комплектов. На каждом шаге за величину d следует принимать значение τ для первой в последовательности операции. Далее к выбранной операции следует подбирать другие операции, исходя из их пропорциональности, допустимости величины kjз и ограничений по основному условию МСО и количеству станков в зоне обслуживания робота.

Очевидно, что величина параметра Σ влияет на подбор технологических операций, включаемых в комплекты МСО. Путем вариации данного параметра в некоторых, допустимых с точки зрения заданных условий проектирования роботизированного производства, пределах можно получить различные варианты организации МСО. Каждому из таких вариантов будет соответствовать определенное значение выбранной при постановке задачи целевой функции эффективности. Выбор варианта, обеспечивающего оптимум целевой функции, позволяет говорить о квазиоптимальном характере приближенного метода.

Предложенный метод может быть использован при постановке и решении задачи о выборе модели промышленного робота для обслуживания данной группы взаимозаменяемого оборудования. Действительно, если с технической и технологической точки зрения допустимо обслуживание оборудования различными промышленными роботами, то, решая задачу организации МСО и выбирая квазиоптимум для каждой модели робота, можно затем сравнить их между собой на основании квазиоптимумов целевой функции. В результате сравнения выбирается та модель робота, которая обеспечивает оптимизацию характеристик проектируемой системы.

Алгоритм решения задачи закрепления операций за станками при эксплуатации роботизированного производства аналогичен ранее рассмотренному алгоритму. Количество фактически существующих в различных комплектах МСО станков выступает как ограничение на количество станков в зоне обслуживания робота. Квазиоптимизация решения достигается на множестве допустимых решений, генерируемом посредством вариации параметра Σ в пределах от 0 до максимально допустимого значения. Существенное отличие данного алгоритма от ранее рассмотренного состоит в том, что ввиду заранее заданного количества комплектов множество допустимых решений может оказаться пустым. Такая ситуация возможна даже в том случае, когда количество выполняемых операций меньше количества станков. Тогда получение хотя бы одного допустимого решения задачи будет связано с изменением исходных данных по составу технологических операций или по объему работ, выраженному планируемым коэффициентом загрузки станка.

Приближенный метод решения задач организации МСО в роботизированном производстве имеет достаточно высокую эффективность, так как при заданном значении решение получается за один прогон, состоящий не более чем из М шагов выделения комплекта из исходной последовательности операций. Предлагаемый метод организации МСО гарантирует загрузку станков не ниже планируемой величины и с отклонением от нее не больше заданной величины S, а также соблюдение ограничения на количество станков в зоне обслуживания робота. Вычисления с использованием алгоритма реализации данного метода не сложны. На практике эти расчеты можно выполнять вручную. По сравнению с традиционно используемым методом циклограмм данный метод предоставляет пользователю существенные преимущества ввиду полной формализации процесса организации МСО в роботизированном производстве.

Литература по теме главы 6

Абдулов А.Н., Кулькин А.М. Структура и динамика научно-технического потенциала России. – М.: Эдиториал УРСС, 1996. – 213 с.

Абрамов С.И. Управление инвестициями в основной капитал. М.: Экзамен, 2002. – 544 с.

Авдашева С.Б. Хозяйственные связи в российской промышленности: Проблемы и тенденции последнего десятилетия. – М.: ГУ ВШЭ, 2002. – 237 с.

Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 436 с.

Анискин Ю.П., Сергеев А.Ф., Ревякина М.А. Финансовая активность и стоимость компании: Аспект планирования. – М.: Омега-Л, 2005. – 354 с.

Антикризисное управление: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации» / В.И. Кошкин, Л.П. Белых, С.Г. Беляев и др. – М.: ИНФРА-М, 1999. – 560 с.

Афонин И.В. Управление развитием предприятия: Стратегический менеджмент, инновации, инвестиции, цены: Учеб. пособие. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2002. – 380 с.

Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. – М.: Российская политическая энциклопедия, 2001. – 272 с.

Багриновский К.А. Экономические методы стимулирования прогрессивных технологий // Управление экономикой переходного периода. – М.: Наука – Физматлит. 1998. Вып. 3. – С. 144–186.

Баранов В.В., Зимовец О.Е. Формирование стратегии управления объектами интеллектуальной собственности в инновационной экономике // Имущественные отношения в Российской Федерации, 2007. № 8 (71). – С. 45–50.

Комментариев (0)
×