DOI 10.17586/0021-3454-2021-64-9-759-766
УДК 004.896
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ
Сибирский федеральный университет, кафедра робототехники и технической кибернетики; заведующий кафедрой
Читать статью полностью
Аннотация. Предложен подход к решению задачи оперативно-календарного планирования производства на основе применения имитационной модели, управляемой искусственной нейронной сетью. Имитационная модель производственной системы реализована средствами программы Tecnomatix Plant Simulation. Нейронная сеть обучается в процессе имитации. Приведен пример использования предложенного подхода для планирования производства и экспериментально подтверждена эффективность его применения для разных критериев качества производственных планов. Выявлены основные достоинства и недостатки разработанного подхода, а также возможности реализации его элементов с другими видами имитационных моделей.
Ключевые слова: цифровой двойник, имитационная модель, оперативно-календарное планирование, технологический маршрут, искусственная нейронная сеть
Список литературы:
Список литературы:
- Плотников В. А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Изв. Санкт-Петербург. гос. эконом. ун-та. 2018. № 4. С. 16—24.
- Абаев Г. Е., Демкович Н. А., Яблочников Е. И. Роль и задачи имитационного моделирования на этапе перехода от цифрового производства к умным фабрикам // ИММОД–2017: Тр. конф. СПб, 2017. C. 219—227.
- Левенцов В. А., Радаев А. Е., Николаевский Н. Н. Аспекты концепции „Индустрия 4.0“ в части проектирования производственных процессов // Науч.-техн. ведомости Санкт-Петербург. гос. политехн. ун-та. Экономические науки. 2017. Т. 10, № 1. С. 19—31.
- Куприяновский В. П., Синягов С. А., Намиот Д. Е., Уткин Н. А., Николаев Д. Е., Добрынин А. П. Трансформация промышленности в цифровой экономике — проектирование и производство // Intern. Journal of Open Information Technologies. 2017. Vol. 5, N 1. P. 50—70.
- Попов Н. А. Оптимизация производственных процессов в условиях цифровизации // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. Т. 10, № 1. С. 28—35.
- Матвеева Е. А. Организация мелкосерийного производства предприятий машиностроения в условиях компьютеризации // Вестн. Волж. ун-та им. В. Н. Татищева. 2012. № 4 (20). С. 51—61.
- Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем: Пер. с англ. М.: Изд. дом „Вильямc“, 2003. 864 с.
- Сочнев А. Н. Сетевые модели в системах управления производством: Монография. Красноярск: СФУ, 2014. 162 с.
- Кондаков А. И., Островский Ю. А. Разработка маршрутных технологических процессов изготовления деталей. М.: Изд-во МГТУ, 2003. 50 с.
- Сидоренко Ю. А. Особенности и методология производственного планирования на машиностроительном предприятии // Вестн. Нижегород. ун-та им. Н. И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. 2015. № 2 (38). С. 35—41.
- Чижов М. И., Скрипченко Ю. С., Гусев П. Ю. Автоматизация и оптимизация технологических процессов в Tecnomatix Plant Simulation // Вестн. Воронеж. гос. техн. ун-та. 2011. № 12-1. С. 36—38.
- Чижов М. И., Скрипченко Ю. С., Гусев П. Ю. Моделирование технологических процессов в Tecnomatix Plant Simulation // Вестн. Воронеж. гос. техн. ун-та. 2011. № 7. С. 18—20.
- Абрамова И. Г., Лисицын М. С., Абрамов Д. А. Построение календарных план-графиков загрузки рабочих центров при помощи управляемого приложения „1С-8.2: Предприятие“ и MES-системы „Спрут“ // Вестн. Самар. гос. аэрокосм. ун-та им. акад. С. П. Королёва. 2012. № 3—2 (34). C. 81—87.
- Скорнякова Е. А., Сулаберидзе В. Ш. Проблемы автоматизации процесса производственного планирования // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2019. Т. 11, №1. С. 78—85.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: Пер. с. англ. М.: Изд. дом „Вильямс“. 2006. 1104 с.