Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.18127/j19997493-202601-03
Ключевые слова: genetic algorithm, ant algorithm, post-optimization algorithm, production capacity utilization, schedule optimization, and small-scale production, генетический алгоритм, муравьиный алгоритм, алгоритм постоптимизации, загрузка производственных мощностей, оптимизация расписания, мелкосерийное производство
Аннотация: Постановка проблемы. В современных условиях многономенклатурного мелкосерийного производства радиоэлектронной аппаратуры возникает сложная задача оперативного планирования, обусловленная высокой вариативностью заказов, частыми переналадками оборудования, неравномерной загрузкой станков и значительными простоями. Стандартные подходыПоказать полностьюк управлению производственными процессами, ориентированные на крупносерийное или поточное производство, оказываются недостаточно эффективными в подобной динамичной и гибкой среде. Цель. Разработать гибридный метод оптимизации производственных расписаний, способного учитывать специфику мелкосерийного выпуска и обеспечивать сбалансированное решение по нескольким критериям одновременно. Результаты. Предложен подход, объединяющий генетический и муравьиный алгоритмы для поиска качественного начального решения, а также специализированный трёхэтапный алгоритм постоптимизации, включающий в себя блочный локальный поиск, запрещающий поиск и процедуру балансировки нагрузки станков. Разработан метод, основанный на гибридной математической модели, который сочетает элементы задачи гибкого производственного расписания и задачи планирования мощностей и минимизирует многокритериальную целевую функцию, учитывающую общее время выполнения заказов, количество переналадок, суммарные простои и неравномерность загрузки оборудования. Проведены экспериментальные исследования, подтвердившие, что предложенный подход позволяет существенно сократить производственный цикл, снизить число переналадок и уменьшить простои станков при сохранении заданного объёма выпуска. Практическая значимость. Предложенный подход способствует повышению эффективности использования производственного оборудования, сокращению сроков выполнения заказов и снижению операционных издержек. Разработанный метод предназначен для внедрения в автоматизированные системы оперативного управления на предприятиях радиоэлектронной и машиностроительной отраслей, функционирующих в условиях мелкосерийного многономенклатурного производства. In the context of multi-product small-scale production of electronic equipment, there is a complex task of operational planning due to the high variability of orders, frequent equipment reconfiguration, uneven machine load, and significant downtime. Standard approaches to production process management, which are focused on large-scale or flow production, are not effective enough in such a dynamic and flexible environment. The purpose of this work is to develop a hybrid method for optimizing production schedules that can take into account the specifics of small-scale production and provide a balanced solution for multiple criteria simultaneously. To achieve this goal, we propose an approach that combines genetic and ant algorithms to find a high-quality initial solution, as well as a specialized three-stage post-optimization algorithm that includes block-based local search, forbidden search, and a procedure for balancing the load on machines. The method is based on a hybrid mathematical model that combines elements of the flexible production schedule problem and the capacity planning problem, and minimizes a multi-criteria objective function that takes into account the total order fulfillment time, the number of readjustments, the total downtime, and the uneven load on equipment. Experimental studies have confirmed that the proposed approach can significantly reduce the production cycle, decrease the number of readjustments, and reduce machine downtime while maintaining a given production volume. The practical significance of the results lies in increasing the efficiency of production equipment, reducing the time required to complete orders, and reducing operating costs. The developed methodology is intended for implementation in automated operational management systems at enterprises in the radioelectronic and machine-building industries that operate in conditions of small-scale multi-product production.
Журнал: Динамика сложных систем - XXI век
Выпуск журнала: Т. 20, № 1
Номера страниц: 30-40
ISSN журнала: 19997493
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Издательство "Радиотехника"