Имитационное моделирование производственных процессов различных типов машиностроительных производств

Аннотация

Рассмотрены основные методы имитационного моделирования, их применимость и подходы к имитационному моделированию производственных процессов производственно-логистических систем различных типов машиностроительных производств. Приведено описание производственно-логистических систем машиностроительных предприятий. Выделены их основные классификационные признаки, такие как число операций, выполняемых на одном рабочем месте, разнообразие номенклатуры и типы производственных процессов. Определены особенности имитационного моделирования производственных процессов в массовом и серийном производстве. Показаны перспективы использования систем оперативно-календарного планирования в совокупности с системами имитационного моделирования для машиностроительных производств серийного типа. Рассмотрены основные различия при использовании систем имитационного моделирования и оперативно-календарного планирования для оценки возможности выполнения производственной программы. Проанализированы существующие программные решения для имитационного моделирования производственных процессов различных машиностроительных производств и потенциальные преимущества их использования совместно с системами оперативно-календарного планирования. Предложен подход к формированию имитационных моделей производственно-логистических систем предприятий с комбинированным типом производства, применение которого позволяет повысить адекватность моделирования производственно-логистических систем

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Григорьев С.Н., Долгов В.А., Никишечкин П.А. и др. Имитационное моделирование производственных процессов различных типов машиностроительных производств. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2022, № 3 (142), c. 84--99. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3941-2022-3-84-99

Литература

[1] Горелова Г.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем. Известия ЮФУ. Технические науки, 2013, № 3, с. 239--250.

[2] Толуев Ю.И. Задачи имитационного моделирования при реализации концепции Индустрия 4.0 в сфере производства и логистики. ИММОД-2017. СПб., НОИМ, 2017, с. 57--65.

[3] Grigoriev S.N., Martinov G.M. Research and development of a cross-platform CNC kernel for multi-axis machine tool. Procedia CIRP, 2014, vol. 14, pp. 517--522. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.03.051

[4] Григорьев С.Н., Долгов В.А., Никишечкин П.А. и др. Разработка структурной модели цифрового двойника производственно-логистической системы машиностроительных предприятий. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2021, № 2 (137), с. 43--58. DOI: http://dx.doi.org/10.18698/0236-3941-2021-2-43-58

[5] Боровков А.И., Рябов Ю.А. Цифровые двойники: определение, подходы и методы разработки. Сб. тр. науч.-практ. конф. "Цифровая трансформация экономики и промышленности". СПб., СПбПУ, 2019, с. 234--245.

[6] Григорьев С.Н., Мастеренко Д.А., Телешевский В.И. и др. Современное состояние и перспективы развития метрологического обеспечения машиностроительного производства. Измерительная техника, 2012, № 11, с. 56--59.

[7] Григорьев С.Н., Долгов В.А., Леонов А.А. Имитационное моделирование производственных процессов с применением логик планового и ситуационного резервирования рабочих мест. Автоматизация. Современные технологии, 2021, № 1, с. 3--10.

[8] Grigoriev S.N., Kozochkin M.P., Sabirov F.S., et al. Diagnostic systems as basis for technological improvement. Procedia CIRP, 2012, vol. 1, pp. 599--604. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2012.05.006

[9] Григорьев С.Н., Долгов В.А., Умнов П.И. и др. Оценка станкоемкости изготовления гражданской продукции на машиностроительных предприятиях ОПК. Автоматизация. Современные технологии, 2021, т. 75, № 7, с. 291--295.

[10] Nikishechkin P.A., Ivashin S.S., Chernenko V.E., et al. PlantTwin simulation system as a tool for verifying production plans and supporting decision-making to improve the efficiency of machine-building industries. MATEC Web Conf., 2020, vol. 329, art. 03075. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/202032903075

[11] Архангельский В.Е. Требования к системам планирования производства в контексте концепции "Индустрия 4.0" VII Междунар. форум "Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса России", 2018. URL: http://xn--hlaelen.xn--plai/wp-content/uploads/2018/05/Arhangelskij.pdf (дата обращения: 18.02.2020).

[12] Grigoriev S.N., Martinov G.M. An ARM-based multi-channel CNC solution for multi-tasking turning and milling machines. Procedia CIRP, 2016, vol. 46, pp. 525--528. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.04.036

[13] Долгов В.А., Никишечкин П.А., Архангельский В.Е. и др. Модели управления производственными системами машиностроительных предприятий на основе разработки и использования их цифровых двойников. Моделирование нелинейных процессов и систем. Матер. 5 Междунар. конф. М., Янус-К, 2021, с. 171--176.

[14] Kutin A., Dolgov V., Sedykh M., et al. Integration of different computer-aided systems in product designing and process planning on digital manufacturing. Procedia CIRP, 2018, vol. 67, pp. 476--481. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.12.247

[15] Kutin A., Dolgov V., Sedykh M., et al. Competitive-resource information model of the machine building manufacturing system. IOP Conf. Ser.: Mater. Sc. Eng., 2018, vol. 448, art. 012008. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/448/1/012008

[16] Система имитационного моделирования AnyLogic. anylogic.ru: веб-сайт. URL: https://anylogic.ru (дата обращения: 18.02.2020).

[17] Система имитационного моделирования PlantTwin. plant-twin.com: веб-сайт. URL: https://plant-twin.com (дата обращения: 18.02.2020).

[18] Никишечкин П.А., Ивашин С.С., Черненко В.Е. и др. Система имитационного моделирования PlantTwin как инструмент верификации производственных планов и поддержки принятия решений для повышения эффективности производства. Вестник машиностроения, 2021, № 3, с. 80--85. DOI: https://doi.org/10.36652/0042-4633-2021-3-80-85

[19] Малыханов А.А., Черненко В.Е. От имитационной модели к цифровому двойнику: анализ опыта выполнения коммерческих проектов. 9 Всерос. науч.-практ. конф. по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. Екатеринбург, УрГПУ, 2019, с. 37--46.

[20] Grigoriev S.N., Martinov G.M. The control platform for decomposition and synthesis of specialized CNC systems. Procedia CIRP, 2016, vol. 41, pp. 858--863. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.08.031

[21] Григорьев С.Н., Долгов В.А., Рахмилевич Е.Г. Метод оценки производственной технологичности изделий на основе применения семантических моделей в условиях цифрового производства. Известия высших учебных заведений. Машиностроение, 2020, № 12, с. 16--25. DOI: http://dx.doi.org/10.18698/0536-1044-2020-12-16-25