Оптимизация производства в условиях выпуска широкой номенклатуры изделий

Введение. Развитие индустриального жилищного строительства характеризуется ростом домов с индивидуальными архитектурными и конструктивно-планировочными решениями. Это является следствием роста номенклатуры изделий, повышения доли продукции с низкими параметрами тиражности и большим диапазоном колебаний трудоемкости. Отсутствие должного внимания к большому разбросу параметров изделий — результат неритмичности производства, простоев и неэффективного использования трудовых ресурсов. В таких условиях важно обеспечение
комплектности производства изделий и соблюдение графиков поставки продукции на строительную площадку. Решение указанных задач реализуется управлением запасами готовой продукции или созданием ритмичного и непрерывного производства.

Материалы и методы. В соответствии с задачами исследования применялись методы анализа и синтеза, математической статистики, имитационного моделирования и экспертных оценок. Для оценки сложности изделий определена система критериев с учетом конструктивных решений и геометрических параметров изделий. На основании установленных критериев изделия классифицированы на категории, для которых определены индикаторы сложности и показатели трудоемкости. Данная классификация изделий легла в основу алгоритма оптимизации производства.

Результаты. Анализ номенклатуры изделий производственных программ предприятий зафиксировал колебания показателей трудоемкости производства в диапазоне 2,0–17,0 чел.-ч. Предпринятая попытка установить зависимость показателей трудоемкости от объема изделия показала отсутствие функциональной зависимости. На базе анализа распределения трудоемкости обоснована гипотеза о влиянии на показатели трудоемкости прежде всего конструктивных особенностей изделий.

Выводы. На основании полученных данных предложена система планирования раскладки изделий в формах и назначения ритма производства с учетом конструктивных решений изделий по индикаторам сложности, которые могут устанавливаться методом экспертных оценок. Для практической реализации предложенной системы оценок разработан алгоритм назначения оптимальных технологических параметров, который обеспечивает одновременно равновесную трудоемкость и оптимальную раскладку изделий в формах и тем самым ритмичность производства.

1. Граник Ю.Г., Полтавцев С.И. Реконструкция и техническое перевооружение предприятий полносборного домостроения. М. : Стройиздат, 1989. 268 с.

2. Климкин К.А. Методические основы оценки использования производственных мощностей домостроительных предприятий в условиях инвестиционного спада : дис. … канд. эконом. наук. Хабаровск, 1998. 141 с. EDN NLMYBX.

3. Джалилов Ф.Ф. Разработка методов формирования организационно-технологических решений по реконструкции действующих предприятий : дис. … канд. техн. наук. М., 1996. 356 с. EDN QCYJXZ.

4. Николаев С.В. Оптимизация проектных и производственных решений технологии производства изделий крупнопанельного домостроения : дис. … д-ра техн. наук. М., 1981. 399 с. EDN NPKZGZ.

5. Алешина Л.С. Унификация сборных железо-бетонных изделий полносборного домостроения на основе заводского производства : дис. … канд. техн. наук. М., 1984. 166 с. EDN NPHNUB.

6. Гуринович В.Ю. Исследование влияния номенклатуры изделий на показатели производственной мощности предприятий индустриального домостроения // Наука и техника. 2024. Т. 23. № 2. С. 128–139. DOI: 10.21122/2227-1031-2024-23-2-128-139. EDN SJCPWU.

7. Wang Z., Hu H., Gong J. Framework for modeling operational uncertainty to optimize offsite production scheduling of precast components // Automation in Construction. 2018. Vol. 86. Pp. 69–80. DOI: 10.1016/j.autcon.2017.10.026

8. Ma Z., Yang Z. Liu S. Wu S. Optimized Rescheduling of Multiple Production Lines for Flowshop Production of Reinforced Precast Concrete Components // Automation in Construction. 2018. Vol. 95. Pp. 86–97. DOI: 10.1016/j.autcon.2018.08.002

9. Li X., Li Z., Wu G. Lean precast production system based on the CONWIP method // KSCE Journal of Civil Engineering. 2018. Vol. 22. Issue 7. Pp. 2167–2177. DOI: 10.1007/s12205-017-2009-4

10. Yuan Z., Qiao Y., Guo Y., Wang Y., Chen C., Wang W. Research on Lean Planning and Optimization for Precast Component Production Based on Discrete Event Simulation // Advances in Civil Engineering. 2020. Vol. 2020. Issue 1. DOI: 10.1155/2020/8814914

11. Khalili A., Chua D.K. Integrated prefabrication configuration and component grouping for resource optimization of precast production // Journal of Construction Engineering and Management. 2014. Vol. 140. Issue 2. DOI: 10.1061/(asce)co.1943-7862.0000798

12. Wang D., Liu G., Li K., Wang T., Shrestha A., Martek I. et al. Layout optimization model for the production planning of precast concrete building components // Sustainability. 2018. Vol. 10. Issue 6. P. 1807. DOI: 10.3390/su10061807

13. Al-Bazi A., Dawood N. Developing crew allocation system for the precast industry using genetic algorithms // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2010. Vol. 25. Issue 8. Pp. 581–595. DOI: 10.1111/j.1467-8667.2010.00666.x

14. Benjaoran V., Dawood N. Intelligence approach to production planning system for bespoke precast concrete products // Automation in Construction. 2006. Vol. 15. Issue 6. Pp. 737–745. DOI: 10.1016/j.autcon.2005.09.007

15. Liu Z., Liu Z., Liu M., Wang J. Optimization of Flow Shop Scheduling in Precast Concrete Component Production via Mixed-Integer Linear Programming // Advances in Civil Engineering. 2021. Vol. 2021. Issue 1. DOI: 10.1155/2021/6637248

16. Wang Z., Hu H. Dynamic response to demand variability for precast production rescheduling with multiple lines // International Journal of Production Research. 2018. Vol. 56. Issue 16. Pp. 5386–5401. DOI: 10.1080/00207543.2017.1414970

17. Ruan M., Xu F. Improved eight-process model of precast component production scheduling considering resource constraints // Journal of Civil Engineering and Management. 2022. Vol. 28. Issue 3. Pp. 208–222. DOI: 10.3846/jcem.2022.16454

18. Jiang W., Wu L. Flow shop optimization of hybrid make-to-order and make-to-stock in precast concrete component production // Journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 297. P. 126708. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.126708

19. Гуринович В.Ю., Поздняков Д.А., Леонович С.Н. Мониторинг работы и определение оптимальных технологических параметров линий циркуляции паллет // Строительные материалы. 2022. № 3. С. 4–8. DOI: 10.31659/0585-430X-2022-800-3-4-9. EDN AFEOQG.

20. Wang Z., Liu Y., Нu H., Dai L. Hybrid rescheduling optimization model under disruptions in precast production considering real-world environment // Journal of Construction Engineering and Management. 2021. Vol. 47. Issue 4. DOI: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001976