Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Повышение эффективности использования ресурсов в процессах технологического документооборота с использованием оптимизационных экспериментов на имитационной модели

Покупка
Основная коллекция
Артикул: 617996.01.99
Галкин, В.И. Повышение эффективности использования ресурсов в процессах технологического документооборота с использованием оптимизационных экспериментов на имитационной модели [Электронный ресурс] / В.И. Галкин, Д.А. Карамавров // Современные технологии обработки металлов и сплавов: Сборник научно-технических статей. - Москва : МАТИ: ИНФРА-М, 2015. - с. 222-235. - ISBN 978-5-16-010767-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/515437 (дата обращения: 29.03.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
Сборник статей "Современные технологии обработки металлов и сплавов" 
 

222

УДК 65.011.8 
DOI 10.12737/8161 

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ 

РЕСУРСОВ В ПРОЦЕССАХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО 

ДОКУМЕНТООБОРОТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ 

ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ НА 

ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ 

Галкин Виктор Иванович (профессор, д.т.н.), 

Карамавров Дмитрий Александрович  (старший преподаватель) 

ФГБОУ ВПО  "МАТИ – Российский  государственный  

технологический университет  имени  К.Э. Циолковского" 

121552, г. Москва,  Оршанская ул., д.3, тел. (499) 141-94-53.  Е-mail: tomd@mati.ru 

 

В статье рассматриваются вопросы построения имитационный модели орга
низации документооборота цеха. Имитационная модель базируется на парадигме 

дискретно-событийного моделирования: процессы документооборота представлены в 

виде иерархически структурированной сети массового обслуживания, узлами которой 

являются базовые системы массового обслуживания. 

 

 
В связи с обострением конкуренции в условиях рынка, особенно на 

фоне сложившейся в настоящее время экономической ситуации, перед 

коммерческими организациями все острее встает проблема повышения 

эффективности деятельности и конкурентоспособности, а подчас и просто 

выживания. Уровень цен отечественных предприятий зачастую оказывает
ся выше уровня цен на аналогичную продукцию большинства западных и 

азиатских производителей. Это обуславливается целым рядом факторов. 

Не последнюю роль здесь играет традиционная для России невысокая эко
номичность (бережливость) производства. В большинстве отраслей про
мышленности на неоправданный рост себестоимости, а следовательно, и 

цен конечной продукции оказывает влияние неэффективное использование 

не только материальных, но и людских ресурсов при осуществлении клю
Раздел 4.  Проблемы экономики и управления на предприятиях отрасли 
 

223

чевых бизнес-процессов (БП). Поэтому одной из важных задач организа
ции и управления БП предприятия является сокращение непроизводитель
ных издержек за счет оптимизации численности и рационального перерас
пределения ресурсов-исполнителей, задействованных в этих процессах. 

Естественно, указанная задача должна решаться, прежде всего, при
менительно к основным производственным процессам, формирующим 

большую долю себестоимости конечного продукта. Однако и в обеспечи
вающие БП вовлечены критически важные ресурсы, вносящие существен
ный вклад в себестоимость и, что не менее важно, в качество конечной 

продукции. С обеспечением качества тесно связаны процессы технологи
ческого документооборота, в которых задействованы представители таких 

инженерно-технических специальностей, как технолог, контролер, техно
лог по нормированию. Выполняемые данными специалистами функции 

тесно связаны с работой с подобной документацией, и эффективность про
цессов документооборота во многом определяется эффективностью ис
пользования этих ресурсов-исполнителей. 

Объектом настоящего исследования послужили, в частности, про
цессы технологического документооборота в инструментальном производ
стве предприятия авиационного двигателестроения. Цель исследования – 

оценить эффективность осуществления процессов технологического доку
ментооборота в цехе по состоянию на данный момент и предложить обос
нованный план повышения эффективности при варьируемой загрузке ин
струментального цеха. Поскольку эффективность рассматривается с точки 

зрения использования людских ресурсов, задействованных в процессе, за
дача сводится к оптимизации численности и рациональному перераспреде
лению этих ресурсов при различных значениях загрузки цеха заказами на 

производство технологической оснастки. 

С целью оценки и прогнозирования эффективности использования 

(загрузки) отдельных видов ресурсов и эффективности осуществления ис
Сборник статей "Современные технологии обработки металлов и сплавов" 
 

224

следуемого БП в целом при различных значениях параметров и в различ
ных режимах функционирования, а также для проведения оптимизацион
ных экспериментов разработана имитационная модель. Модель создана в 

среде AnyLogic – одной из наиболее универсальных современных систем 

имитационного моделирования.  

Поскольку исследуемый процесс рассматривается как непрерывно
стохастическая система, при формализации модели применена соответ
ствующая стандартная математическая схема моделирования – Q-схема, в 

основе которой лежит аппарат теории массового обслуживания. Имитаци
онная модель базируется на парадигме дискретно-событийного моделиро
вания: процессы документооборота представлены в виде иерархически 

структурированной сети массового обслуживания (СеМО), узлами которой 

являются базовые системы массового обслуживания (СМО). 

Архитектура модели построена на принципе послойной декомпози
ции, т.е. постепенной детализации внутреннего содержания отдельных 

элементов (узлов) СеМО от высшего к низшим уровням абстракции. Каж
дый узел сети обслуживания при детальном рассмотрении на более низком 

уровне абстракции может представлять собой более мелкую СеМО, мно
гофазную СМО или базовую элементарную СМО. На нижнем уровне, та
ким образом, СеМО представляется в виде системы взаимосвязанных эле
ментарных узлов, каждый из которых – базовая СМО определенного типа, 

соответствующая элементарной операции моделируемого БП. Все три типа 

базовых 
СМО 
представляют 
собой 
однородные 
многоканаль
ные/одноканальные (определяется значением параметра) бесприоритетные 

системы с бесконечной очередью (в каждом канале), неограниченным 

ожиданием и параллельным обслуживанием единично поступающих за
явок. Разница между типами заключается в следующем. В первом типе 

СМО для обслуживания заявки не требуется потребление ограниченного 

ресурса определенного класса: заявка просто задерживается на установ
Раздел 4.  Проблемы экономики и управления на предприятиях отрасли 
 

225

ленное время. Во втором типе для постановки заявки на обслуживание 

требуется наличие свободного экземпляра ресурса одного класса, а в тре
тьем типе при сервисе заявки одновременно потребляются ресурсы сразу 

двух классов.

В системе AnyLogic реализован компонентный (блочный) объектно
ориентированный подход к моделированию структурно сложных систем и 

процессов. В соответствии с принципами этого подхода на данном кон
кретном уровне детализации в конструкторе AnyLogic любой узел СеМО 

моделируется в виде отдельного блока активного объекта. Активный объ
ект – аналог структурного элемента реального процесса, который задается 

в модели как класс, определяющий некоторый шаблон построения блока, 

т.е. в общем виде его внутреннюю структуру, поведение, набор свойств, 

параметров и переменных определенного типа. Экземпляр класса – кон
кретный представитель класса активных объектов, имеющий свои соб
ственные значения свойств, переменных и параметров, которые устанавли
ваются при создании нового экземпляра. Блок – это графическое представ
ление экземпляра активного объекта в конструкторе, основная структурная 

единица дискретно-событийной модели. Блок взаимодействует с внешней 

средой (другими блоками) через заданный набор функциональных связей и 

интерфейсных переменных.

Активный объект в своей структуре может содержать вложенные 

классы других объектов, являющиеся составляющими модели на более 

низком уровне абстракции. Этот же объект может быть вложенным по от
ношению к другим классам объектов, являющимся элементами модели на 

более высоком уровне абстракции. Таким образом, структура конечной 

имитационной модели конструируется снизу вверх: сначала формируются 

простейшие базовые классы активных объектов, затем из них постепенно 

посредством размещения на структурных диаграммах отдельных блоков 

(экземпляров имеющихся классов) и налаживания функциональных связей 

Сборник статей "Современные технологии обработки металлов и сплавов" 
 

226

создаются классы более высоких уровней со все более сложной структурой 

и поведением. Отметим, что структурные диаграммы блоков, соответ
ствующих базовым СМО, составлены с использованием стандартных биб
лиотечных классов производственных объектов AnyLogic, что заметно об
легчило и ускорило процесс разработки имитационной модели. 

Важными структурными элементами дискретно-событийной модели 

также являются сообщения, которые моделируют заявки и ключевые ре
сурсы. Подобно активному объекту сообщение задается как класс с кон
кретными реализациями (экземплярами). 

В итоге, разработанная имитационная модель исследуемого БП 

включает: 36 классов активных объектов (с учетом корневого) четырех 

уровней вложенности и в общей сложности более 1700 отдельных экзем
пляров; 10 классов сообщений, из которых 9 классов ресурсов и один – за
явок.  Как уже отмечалось, исследуемый процесс в модели представлен в 

виде СеМО со следующей характеристикой: разомкнутая однородная бес
приоритетная сеть с регулярным входящим потоком. При этом заявки по
ступают в сеть не по одной, а пакетами через равные интервалы времени. 

Времена обслуживания заявок в различных узлах системы детерминирова
ны либо задаются случайными величинами с распределениями, отличными 

от экспоненциального (неэкспоненциальная сеть). Зависимости между ин
тенсивностями потоков заявок в узлах сети и характеристика исходящего 

потока неизвестны.  В имитационную модель на стадии программирования 

заложены следующие основные параметры: 

●  количество поступающих в цех за фиксированный период моде
лирования заказов (заявок) на производство технологической оснастки Mвх; 

характеризует программу выпуска цеха за данный период (квартал); 

● списочная численность ключевых типов ресурсов – исполнителей 

наиболее значимых и трудоемких операций в моделируемом БП Чj (j – ин
Раздел 4.  Проблемы экономики и управления на предприятиях отрасли 
 

227

декс, соответствующий классу ресурса: технолог, контролер, нормиров
щик); 

● доля партий с обнаруженными дефектами в общем объеме про
шедших обслуживание заказов dдеф; 

● время (длительность) τij и удельная стоимость сij обслуживания за
явок в каждом канале для каждой базовой СМО, т.е. длительность и стои
мость выполнения i-й элементарной операции над одним проходящим до
кументом с использованием ресурса j-го класса. Причем для определенно
го типа операций (таких, как подписание, утверждение и согласование до
кументов у руководителей, а также некоторых других) τij задаются случай
ными величинами с треугольным или равномерным распределением, что 

обуславливает стохастический характер модели. 

При помощи этих параметров пользователь имеет возможность 

управлять внешними факторами, определяющими количественные харак
теристики функционирования, и, в конечном счете, эффективностью осу
ществления процесса при проведении компьютерных экспериментов. 

Важнейшими входными переменными и константами модели явля
ются: 

● загрузка цеха kзаг по оборудованию, соответствующая количеству 

поступающих заказов; 

● сменность работы цеха sm; 

● интервал времени между поступлением двух пакетов Tпак заказов и 

количество заказов в пакете vпак; 

● среднесменная интенсивность поступления заказов на производ
ство технологической оснастки µсм; 

● сменная численность для каждого типа задействованного ресурса 

Чсм j; 

Сборник статей "Современные технологии обработки металлов и сплавов" 
 

228

● списочная численность прочих ресурсов, не являющихся ключе
выми Чj (j – индекс, соответствующий классу ресурса: диспетчер, произ
водственный мастер, контрольный мастер и др.); 

● коэффициенты участия ресурсов-исполнителей в моделируемом 

БП kуч
 j; 

● переходные вероятности, значения которых используются при 

маршрутизации заявок между узлами СеМО. 

На первых четырех позициях указаны важнейшие переменные, зави
сящие от параметра Mвх, которые характеризуют особенности функциони
рования процесса в заданном режиме. Последние три – константы, значе
ния которых задаются пользователем в соответствии с реальными количе
ственными характеристиками процесса и остаются постоянными с течени
ем времени (при прогоне модели) и при изменении величин параметров.  

Основные выходные переменные модели: 

● общие затраты на выполнение процесса Со, и их отдельные состав
ляющие (в частности, производительные Спр, непроизводительные Снпр и 

альтернативные Са издержки); 

● удельные общие издержки различных видов – на единицу главного 

выхода, на единицу времени, среднесменные – и их составляющие; 

● интегральный показатель эффективности функционирования БП 

Кэ; 

● общий отработанный фонд рабочего времени Фтек
 j и коэффициент 

использования для каждого класса ресурсов kи
 j; 

● количественные данные по документам, находящимся на различ
ных стадиях выполнения процесса. 

Эти и другие переменные динамически отражают состояние БП на 

выходе и для конечного пользователя служат важными количественными 

индикаторами его функционирования. 

Раздел 4.  Проблемы экономики и управления на предприятиях отрасли 
 

229

Поскольку предметом настоящего исследования выступает эффек
тивность функционирования БП технологического документооборота, 

предложенный интегральный показатель Кэ рассматривается в качестве 

конечного отклика модели на изменение внешних факторов, определяемых 

параметрами Mвх, Чj и др.. В основу данного показателя заложена ком
плексная оценка степени использования ресурсов-исполнителей, отражае
мой для отдельных видов ресурсов в коэффициентах их использования. 

Такая оценка, по мнению авторов, позволяет пользователю модели объек
тивно судить об эффективности выполнения реального процесса. В наибо
лее общем виде величина Кэ представляет собой соотношение двух агреги
рованных стоимостных показателей функционирования процесса: произ
водительных Спр и общих Со затрат. 

пр
э
о
С
К
С
=
.                                                            (1) 

В описанной конфигурации модель ориентирована на: 

● руководителей подразделений занимающихся разработкой цеховой 

сопроводительной технологической документации: начальника, заместите
ля начальника техбюро; 

● руководителей подразделений, осуществляющих промежуточный 

и окончательный контроль качества продукции в инструментальном про
изводстве: начальника, заместителя начальника бюро техконтроля; 

● иных менеджеров, ответственных за реализацию СМК в рамках 

цеха.  

Модель изначально задумывалась для помощи в принятии тактиче
ских решений по планированию и перераспределению нагрузки на отдель
ных специалистов упомянутых подразделений.  

Благодаря заложенной системе измерения эффективности, возмож
ности манипулировать основными параметрами и по величине интеграль
ного и частных показателей эффективности объективно оценивать резуль
Сборник статей "Современные технологии обработки металлов и сплавов" 
 

230

тативность управляющих воздействий на моделируемый процесс, возмож
ности при сравнительно несложных реконфигурациях проводить широкий 

спектр разноплановых компьютерных экспериментов данную модель мож
но использовать в качестве ядра специализированной управляемой моде
лью системы поддержки принятия решений (Model-Driven DSS) [1]. 

В текущем исполнении модель использовалась, как отмечалось вы
ше, для проведения серии оптимизационных экспериментов, нацеленных 

на максимизацию эффективности использования (загрузки) отдельных ви
дов ресурсов-исполнителей и эффективности функционирования исследу
емого БП в целом при изменяющейся в заданных пределах загрузке цеха.  

Параметр Mвх – базовый параметр модели, который напрямую опре
деляет загрузку цеха, а следовательно, режим работы цеха и режимы до
ступа к ресурсам рассматриваемого БП. Модель предусматривает два ре
жима работы цеха: односменный (при 0≤Mвх≤1615 или 0≤kзаг≤0,5) и дву
сменный (при 1616≤Mвх≤3230 или 0,5<kзаг≤1). При работе в одну смену 

сменная численность всех ключевых и прочих ресурсов-исполнителей 

совпадает со списочной. При работе в две смены доступное количество эк
земпляров ресурсов в текущую смену определяется отдельно для каждого 

класса ресурса на основе его списочной численности согласно внутренней 

трудовой дисциплине. Так, технологи и нормировщики работают только в 

утреннюю смену, поэтому в первую смену их численность совпадает со 

списочной, а во вторую равна 0. Контролеры при указанном режиме заня
ты обе смены, следовательно, сменная численность рассчитывается деле
нием списочной на 2. 

В серии оптимизационных экспериментов параметр Mвх выступает в 

качестве основной варьируемой с некоторым шагом ΔMвх величины. Каж
дому эксперименту в серии соответствует свое значение параметра, кото
рое определяется прибавлением к текущему значению Mвх значения шага. 

Величина шага выбрана равной 19 заказам, поскольку наиболее точное 

Раздел 4.  Проблемы экономики и управления на предприятиях отрасли 
 

231

значение целевой функции по результатам прогона получается при крат
ном 19 значении Mвх, что связано с особенностями построения структуры 

модели. Значения Mвх изменяются в пределах интервала [Mвх
min;Mвх
max], 

нижняя граница которого принята равной 817 заказам (что соответствует 

25-процентной загрузке по оборудованию), а верхняя определяется мощ
ностью цеха и равна – 3230 заказам (kзаг=1). Таким образом, вся серия со
стоит из 128 независимых экспериментов. 

Оптимизационная задача для каждого значения Mвх формулируется 

следующим образом.  Вид целевой функции представлен выражением: 

 

(
.)
( )
( )
( )
( )
(1
( ))

ij
ij
i
ij
ij
i
i
i альт
э
и
ij
ij
i
ij
j
j
i
j

c
n t
c
n t
К
f Ч
c
n t
c
k
t
Ч
t

τ
τ

τ

×
×
−
×
×
=
=
×
×
+
×
−
×
×
∑
∑
∑
∑
 ,                   (2) 

где Кэ
 представляет собой среднее значение интегрального показате
ля эффективности за весь период моделирования. 

Ч={Чтехн, Чнорм, Чконтр} – вектор оптимизируемых параметров. Опти
мизируется только численность трех ключевых классов ресурсов
исполнителей из шести – технологов, технологов по нормированию и кон
тролеров; именно эти параметры в модели предназначены для управления 

эффективностью исследуемого процесса. 

Ч j – списочная численность каждого типа задействованного в БП ре
сурса. 

i(альт.) – индекс, соответствующий элементарным узлам СеМО, ко
торые составляют альтернативные ветви процесса с побочными (нежела
тельными) выходами. 

ni(t) – количество заявок, прошедших через i-й элементарный узел 

СеМО на данный момент времени t. 

 Формула (2) является упрощенной, поскольку полную зависимость 

интегрального коэффициента эффективности от списочной численности 

ресурсов-исполнителей и других параметров аналитически выразить за
труднительно. Заметим, что в результате проведенного анализа отклик мо