Gyártórendszerek dinamikája

Hasonló dokumentumok
Integrált gyártórendszerek

Gyártórendszerek dinamikája

Üzemszervezés. Projekt tervezés. Dr. Juhász János

Üzemszervezés A BMEKOKUA180

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat félév 5. gyakorlat Dr.

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Hálótervezés. Vállalati Információs Rendszerek

A projekt idő-, erőforrás és költségterve 1. rész

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Vállalatirányítás HÁLÓTERVEZÉS. Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele. A - C 6 Munkaerő-szükséglet 2. B - F 8 műszaki tervezése 3.

Példa. Job shop ütemezés

Gyártórendszerek Dinamikája. Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok

MICROSOFT DYNAMICS AX TERMELÉSIRÁNYÍTÁS III.

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Tevékenységek tervezése Gantt diagramm

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Termelésirányítás. Gyártási erőforrások rugalmas kezelése. Gyártási folyamatábra optimalizálása

folyamatrendszerek modellezése

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE 6. ea.: Projekttervezés III.

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László

TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE IDŐTERVEZÉS. IDŐTERVEZÉS (Gantt diagramm)

2. Előadás Projekt ütemezés. Solver használata. Salamon Júlia

EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA

Időütemezés. Időtervezés

Idő-ütemterv hálók - I. t 5 4

Hagyományos termelésirányítási módszerek:

Operációkutatás vizsga

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő 1

Idõ-ütemterv há lók - I. t 5 4

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Az optimális megoldást adó algoritmusok

PROJEKTMENEDZSMENT TEMATIKA, KÖVETELMÉNYEK

Operációkutatás példatár

Erőforrások hozzárendelése

Általános algoritmustervezési módszerek

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

Számítógép és programozás 2

Logisztikai szimulációs módszerek

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Nem-lineáris programozási feladatok

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

TERMÉKFEJLESZTÉS (BMEGEGE MNTF)

Idotervezés I. A CPM háló. BME Építéskivitelezési Tanszék Dr. Mályusz Levente 1

Gyártási mélység változásának tendenciája

Programfejlesztési Modellek

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y.

Függvények Megoldások

Modellek dokumentálása

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Termelési folyamat logisztikai elemei

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

ÖKOTÁR S ZSEBKÖ NY V 1.

Készítette: Ellenőrizte: Jóváhagyta:

PROJEKTEK tervezése és kontrollja. Az ütemtervezés története. Az ütemtervezés története. Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék 1

Integrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat

Mohó algoritmusok. Példa:

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

A projekttervezés folyamata, tevékenységek tervezése, erőforrások fajtái és tervezése. Munkaszervezés elmélet Szász Péter

Gazdasági informatika gyakorlat

Prozesskostenrechnung (PKR)

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

1. Előadás Lineáris programozás

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Rugalmas gyártórendszerek (FMS) termelésprogramozása (ismétlés DTFSZTIR)

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék


KÖNNYŰIPAR ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológép

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

Gyártórendszerek irányítási struktúrái

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából

Beszállítás AR Gyártási folyamat KR

Adat és folyamat modellek

Építésikivitelezés-Vállalkozás / 2: Gráftechnikai alapfogalmak VÁLLALKOZÁS. javított háttöltés

DIFER Szolnok Városi Óvodák

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

Átírás:

GYRD-7 p. 1/17 Gyártórendszerek dinamikája Gyártásütemezés: az ütemezések analízise Gantt-chart módszerrel, az optimalizálási feladat kitűzése és változatai, megoldás a kritikus út módszerrel Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: wernera@almos.uni-pannon.hu

A gyártásütemezés feladatai GYRD-7 p. 2/17

GYRD-7 p. 3/17 Gyártási folyamat keretében megvalósuló tevékenységek: beszerzés raktározás anyagmozgatás technológiai tervezés termelő berendezések előkészítése munkahelyek megszervezése alkatrészek elkészítésének minden fázisa szerelés minőségbiztosítás stb.

GYRD-7 p. 4/17 A gyártásütemezés elvi problémakitűzése Adott: a gyártóberendezések halmaza (erőforrások, korlátosak): típus, gyártókapacitás a lehetséges műveletek halmaza műveletekre vonatkozó korlátozások: sorrendi, milyen típusú berendezésen hajtható végre a végtermék(ek): rendelésállománnyal, ami dinamikusan is változhat (a lehetséges kiindulási anyagok): rendelkezésre állással, ami dinamikusan is változhat Kiszámítandó: egy ütemezés, ami előírja, hogy milyen műveletet melyik berendezésen mikor hajtsunk végre idő vagy költség optimálisan

GYRD-7 p. 5/17 Speciális gyártásütemezési feladatok 1. Változó erőforrás-korlátozású dinamikus feladat Jellemzői: a rendelésállomány és a nyersanyagok rendelkezésre állása időben változó időben változó berendezés kapacitás és rendelkezésre állás minden időlépésben lokálisan megvalósítható megoldást keresünk Megoldható cselekvés tervezéssel

GYRD-7 p. 6/17 Speciális gyártásütemezési feladatok 2. Erőforrás-korlátozás nélküli statikus feladat Jellemzői: a rendelésállomány és a nyersanyagok rendelkezésre állása statikus (időben állandó) korlátlan berendezés kapacitás és rendelkezésre állás legkisebb végrehajtási idejű megoldást keresünk Van egyszerű, polinomiális időben kiszámítható megoldás

GYRD-7 p. 7/17 Egyszerű grafikus módszer a megjelenítésre és analízisre (Gantt chart)

GYRD-7 p. 8/17 Gantt táblázat - Gantt chart A leírás elemei: Feladatok: (kezdete, vége), előző feladat, erőforrás Erőforrások (személyek): feladathoz rendelhetők, lehet karbantartási (szabadság) idejük Nézetek: a leírás elemeiből Gantt táblázat PERT gráf Erőforrás-foglaltság táblázat

GYRD-7 p. 9/17 Gantt táblázat összeállításának menete az adott témának megfelelően meghatározzuk a tevékenységeket, meghatározzuk a folymat teljes átfutási idejét (határidejét), meghatározzuk az egyes munkalépések időszükségletét, feltárjuk az egyes munkalépések logikai összefüggéseit (mely lépések végezhetők párhuzamosan, egymást megelőzve, követve) fentiek figyelembe vétele mellett a tevékenységek időszükségletét vonallal jelöljük

GYRD-7 p. 10/17 Gantt táblázat felhasználási lehetőségei értékelemzési munkaterv, munkafeladat (művelet) hozzárendelése "x" géphez, munkások optimális hozzárendelése a munkafeladatokhoz, rendelés hozzárendelése "y" géphez, programozás időkorlátokkal, termelésirányítási feladatok megoldása, kutatási, fejlesztési feladatok rendszerben történő kezelése adott gazdálkodó egységnél, vállalkozói pénzügyi gazdálkodás, tervezés (pl. hitelkihelyezés ütemezése) stb.

GYRD-7 p. 11/17 Egy egyszerű példa Galuska-szaggató gyártás műveletei (Petri háló formájában) Nyel-lap Alap-lap Tpres1 (type Presgep1) Tpres2 (type Presgep1) Alap-tal Nyel Lyukfuras (type Furogep) Lyukas-tal Szegecseles (type Szegecselo) Lyukas-tal-nyellel Festes (type Festolakkozo) Galuska-szaggato

GYRD-7 p. 12/17 Gantt táblázat - példa Feladatok elhelyezése az időtengelyen minden feladat külön sorban időtengely vizszintes sorrendiség nyilakkal (automatikus időeltolás)

GYRD-7 p. 13/17 Mik a módszer erősségei és gyengeségei? Erősségek: szemléletes, könnyen áttekinthető formában ábrázolja az ütemtervet figyelembe vehető az összes tevékenység meghatározhatók a prioritások, függőségek, párhuzamosságok Gyengeségek: túl sok tevékenység vagy túl hosszú időtáv esetén bonyolulttá válhat az ábrázolás nem mindig képes ábrázolni a megfelelő öszefüggéseket

GYRD-7 p. 14/17 A program értékelő és átekintő módszer - PERT gráf A felírás lépései: a gyártásban szereplő összes tevékenység (feladat) meghatározása a tevékenységek sorrendjének meghatározása a függőségi kapcsolatok figyelembevételével a tevékenységek időtartamának becslése (optimista, legvalószínűbb, pesszimista becslés) az egyes tevékenységek várható idejének a kiszámítása a tevékenységi idők szorásnégyzetének a kiszámítása

GYRD-7 p. 15/17 PERT gráf - példa Feladatok egymásutánisági függéseinek leírása ok-okozati gráf formájában a feladatok a gráf csúcspontjai irányított él: előző feladatból az aktuális feladatba időbeliség: feliratokkal

GYRD-7 p. 16/17 Erőforrás foglaltsági táblázat - példa Erőforrás foglatságok elhelyezése az időtengelyen minden erőforrás külön sorban időtengely vízszintes konfliktus (több feladat igényelné ugyanazt az erőforrást) jelzése piros színnel

GYRD-7 p. 17/17 Erőforrás-korlátozás nélküli statikus ütemezés Kritikus út módszer

GYRD-7 p. 18/17 Kritikus út módszer - CPM CPM: Critical Path Method Adott az ütemezendő elemi műveletek halmaza (activity) minden elemi művelet előfeltételei (szintén elemi műveletek) parciális rendezés (egymásutániság) minden elemi művelet végrehajtási ideje Táblázatba rendezhető Grafikus leírás: CPM gráf élei megfelelnek az elemi műveleteknek (egy-egy értelmű megfeleltetés) csúcsok megfelelnek eseményeknek (rendszer-állapotok bekövetkezésének)

Kritikus út módszer A felírás lépései: meghatározzuk a projekt tevékenységeit a tevékenységeket hálóban szemléltetjük meghatározzuk a hálóba felvett egyes tevékenységek elvégzésének időszükségletét meghatározzuk a teljes feladat halmaz végrehajtásának időtartamát a tevékenységsorok hálódiagrambeli láncolatának időszükségleteit elemezve meghatározzuk a kritikus utat meghatározzuk a nemkritikus úton fekvő tevékenységek időtartalékait Kritikus út: a hálóterv legkisebb tartalékidővel rendelkező útvonala vagy tevékenységlánca. Mindig megkülönböztetett jelöléssel emeljük ki a terv többi - nem kritikus, ún. laza - útvonalai közül. GYRD-7 p. 19/17

GYRD-7 p. 20/17 Mik a módszer erősségei és gyengeségei? Erősségek: a projektet alkotó tevékenységekre összpontosít azonosítja a szükséges kapcsolatokat a tevékenységek között minden egyes tevékenység becsült időtartamát ábrázolja kiszámolja a leggazdaságosabb megvalósítási módot Gyengeségek: sok tevékenység esetén bonyolult az alkalmazása

GYRD-7 p. 21/17 Egy egyszerű példa D(2) (A,D) 5 I(2) (A,D,I) 8 A(3) (A) 2 E(3)!!D(0)!! I(2) (NIL) 1 B(4) 3 F(5) 6 J(1) 9 (B) (A,B,D,E,F) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) C(5) (C) 4 G(4) K(5) H(6) 7 (B,C,G,H) Művelet Előfeltételek Idő (min) Művelet Előfeltételek Idő (min) A - 3 G B 4 B - 4 H C 6 C - 5 I D 2 D A 2 J D, E, F 1 E A 3 K G, H 5 F B 5 GOAL *

A kritikus út kiszámítása 1 Algoritmikusan, két menetben I. Előrefelé haladó számítás: legkorábbi bekövetkezési idők 1. A kezdő esemény kezdeti idejét nullára állítjuk 2. Minden műveletet akkor kezdünk, ha az előfeltételek teljesültek 3. Minden esemény legkorábbi bekövetkezési ideje (E i ) a beléje vezető műveletek befejeződési idejeinek maximuma II. Visszafelé haladó számítás: legkésőbbi bekövetkezési idők 1. A befejező esemény legkésőbbi bekövetkezési idejét a legkorábbira állítjuk 2. Minden művelet legkésőbbi bekövetkezési idejét a vég-esemény legkésőbbi bekövetkezési idejéből számítjuk, levonva belőle a művelet végrehajtási idejét 3. Minden esemény legkésőbbi bekövetkezési ideje (L i ) a belőle induló műveletek kezdő idejeinek minimuma GYRD-7 p. 22/17

GYRD-7 p. 23/17 Az egyszerű példa - előrefelé (A,D) 5 [5, ] I(2) (A,D,I) 8 [7, ] (A) [3, ] D(2) 2!!D(0)!! I(2) A(3) E(3) [0, ] [4, ] (NIL) 1 B(4) 3 F(5) 6 J(1) 9 (B) (A,B,D,E,F) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) C(5) G(4) [9, ] max(5,6,9) [16, ] max(7,10,16) (C) 4 [5, ] H(6) K(5) 7 (B,C,G,H) [11, ] max(8,11)

GYRD-7 p. 24/17 Az egyszerű példa - visszafelé [0, 0] min(8,3,0) (NIL) 1 A(3) B(4) [3, 11 ] min(11,12) (A) 2 [4, 7 ] min(9,7) 3 D(2) E(3) F(5) (A,D) [5,14 ] I(2) 5!!D(0)!! I(2) 6 J(1) (A,D,I) 8 9 [7, ] C(5) (C) (B) 4 [5, 5 ] H(6) G(4) (A,B,D,E,F) K(5) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) [9,14 ] min(15,14) [16,16 ] 7 (B,C,G,H) [11, 11 ]

GYRD-7 p. 25/17 A kritikus út kiszámítása 2 Csúszási idők 1. Eseményekre: a legkésőbbi és a legkorábbi bekövetkezési idő különbsége, S i = L i E i 2. Az i-edik eseményből a j-edikbe vezető műveletre: S ij = L j E i t ij ahol t ij a művelet végrehajtási ideje Kritikus út: azon műveletekből (élekből) áll, amelyek csúszási ideje nulla

GYRD-7 p. 26/17 Az egyszerű példa - kritikus út [0, 0] min(8,3,0) (NIL) 1 A(3) B(4) [3, 11 ] min(11,12) (A) 2 [4, 7 ] min(9,7) 3 D(2) E(3) F(5) (A,D) [5,14 ] I(2) 5!!D(0)!! I(2) 6 J(1) (A,D,I) 8 9 [7, ] C(5) (C) (B) 4 [5, 5 ] H(6) G(4) (A,B,D,E,F) K(5) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) [9,14 ] min(15,14) [16,16 ] 7 (B,C,G,H) [11, 11 ]