Методы комплектования организационных операций

Основу расчета схем разделения труда с использованием ЭВМ составляют методы и алгоритмы комплектования организационных операций, позволяющие формировать их с учетом заданных условий и ограничений. При изготовлении швейных изделий выполняется большое число технологических операций. Поэтому при синхронизации операций приходится рассматривать большое число возможных вариантов объединения технологических операций, которые могут войти в состав организационной. Задачи, в которых необходимо производить перебор большого числа возможных вариантов решения с целью выбора оптимального, относятся к классу комбинаторных.

С точки зрения комбинаторики, задача комплектования операций состоит в нахождении такого разбиения частично упорядоченного множества технологических операций на группы (организационные операции), при котором принятое число рабочих было бы минимальным. Она может быть решена методами слепого перебора, направленного перебора (комбинаторными методами), эвристическими и эвроритмическими методами.

Анализ существующих методов решения комбинаторных задач и области их применения свидетельствует, что точное решение задачи комплектования операций в потоке получают методами слепого и направленного перебора, являющимися, однако, самыми трудоемкими. Методы слепого перебора предполагают объем вычислений, который исключает их применение для решения практических производственных задач. С появлением мощных и быстродействующих ЭВМ становится все более эффективным использование комбинаторных методов. Однако масштабы задач комплектования операций в ТПШИ значительно снижают эффективность использования методов направленного перебора при расчете схем разделения труда. Следует также отметить, что комбинаторные методы комплектования операций зависят от изменения условий решаемой задачи. Так, введение в алгоритм методов комплектования возможности образования организационных операций с числом рабочих мест более одного потребует значительной доработки методов, связанной с резким увеличением объема вычислений и снижением быстродействия алгоритмов.

Методы комплектования операций, использующие линейное программирование, имеют ограниченное практическое применение вследствие большого числа уравнений и переменных, которые приходится составлять и учитывать при расчете схем разделения труда. К недостаткам этих методов в полной мере относятся также замечания, которые были высказаны относительно применения комбинаторных методов.

Одним из перспективных направлений решения комбинаторных задач и, в частности, задачи комплектования операций является применение эвристических методов.

К алгоритмоэвристическим (эвроритмическим) методам относятся методы решения комбинаторных задач на основе соединения точных алгоритмических (комбинаторных) методов с эвристическими. Такой синтез позволяет уменьшить объем вычислений, который присущ алгоритмическим методам, и в то же время повысить точность эвристических процедур. Однако развитие эвроритмических методов сдерживается слабой разработанностью теоретических положений, определяющих меру участия алгоритмических и эвристических алгоритмов при решении комбинаторных задач.

Рассмотренные методы и алгоритмы комплектования организационных операций эффективны только для задач небольшой размерности. Они не учитывают особенностей комплектования операций при разработке схем разделения труда для ТПШИ. К таким особенностям относятся большое количество ТНО и, как следствие, вариантов их комплектования в организационные; значительное число ограничений решения задачи оптимального комплектования; необходимость строгого выполнения заданной технологической последовательности операций; возможность выделения под организационные операции более одного рабочего места; частая сменяемость ассортимента продукции, изменяющая структуру графа технологической последовательности операций.

Для учета этих зависимостей наиболее перспективными из эвристических методов являются методы позиционных весов и наибольшего кандидата.

На первом этапе реализации метода позиционных весов строится матрица предшествования R. Номера строк и столбцов матрицы соответствуют номерам технологических операций.

Пусть R_sk – элемент матрицы предшествования, находящийся на пересечении s-й строки и k-го столбца (s, k = 1,M); m_z, m_ν – индексы номеров технологических операций z и ν в матрице предшествования,

при s = m_z и k = m_ν, R_ss = 1 и R_sk=

Символ p означает, что технологическая операция z непосредственно предшествует операции ν.

Затем вычисляется позиционный вес W для каждой технологической операции. Например, для операции z:

M Wmz = tmz + ∑ tk, k=mz+1

(4.3)

где tm_z – продолжительность z-й технологической операции; tk – продолжительность k-й технологической операции, следующей за технологической операцией z.

Полученные весы ранжируются в порядке убывания, и организационные операции формируются при условии, что продолжительность организационной операции не должна превышать такта потока.

Рассмотренная процедура позволяет находить альтернативное решение, которое не всегда улучшает первоначальное, но дает возможность определить простые и удобные средства проверки наличия лучшего решения.

Недостатком метода является потребность в большой памяти ЭВМ для запоминания матрицы предшествования.

Лишен этого недостатка эвристический метод наибольшего кандидата, получивший свое название в результате того, что в качестве эвристической оценочной функции используется правило наиболее длительной операции. Метод предусматривает последовательное объединение технологических операций, допустимое с точки зрения условий формирования организационных операций, при котором (τ – t_m) → min. Следовательно, если две ТНО допустимы к объединению в организационную, то для объединения выбирается ТНО, продолжительность которой больше. После закрепления очередной ТНО за определенным рабочим местом допустимые операции – кандидаты для следующего объединения вновь пересматриваются с целью определения наибольшего кандидата [2].