Что такое оптимизация технологического процесса

ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

В данной главе рассматривается оптимизация технологического процесса, разрабатываемого в выпускной квалификационной работе.

В настоящее время выявилась необходимость перехода к широкому применению высокоэффективных машин и технологических процессов, обеспечивающих высокую производительность труда и оборудования благодаря комплексной механизации и автоматизации производства.

Для решения этой проблемы важное значение приобретают вопросы развития и внедрения новой техники и гибкой технологии, позволяющей быстро и эффективно перестаивать производство на изготовление новой продукции, широкого применения микропроцессорной техники, компьютеров и роботов, ускорения научно- технического прогресса.

Решение комплексных задач внедрения в производство автоматизированных систем управления технологическими процессами, а также систем автоматизации научного эксперимента и систем автоматизированного проектирования текстильных изделий, машин невозможно без применения ЭВМ.

Объем капиталовложений на модернизацию производства и строительство новых предприятий настолько велик, что сокращение его даже на доли процента за счет применения оптимальных конструкций машин и эффективной технологии дает значительную экономию средств.

Часто благодаря использованию оптимальных режимов эксплуатации удается увеличить производительность оборудования, снизить затраты энергии, труда и сырья, что по экономическому эффекту может быть эквивалентно строительству новых предприятий. Поэтому проблема оптимизации технологических процессов и объектов приобрела в последние годы исключительную актуальность.

Оптимизация — это целенаправленная деятельность, заключающаяся в получении наилучших результатов при соответствующих условиях.

Рассмотрим некоторые основные понятия, применяемые при постановке и решении задач оптимизации.

Управляемые переменные — переменные, значения которых можно выбирать в технически допустимых пределах по своему усмотрению и тем самым влиять на ход технологического процесса. Примером управляемых переменных могут служить скорости потоков волокнистого материала, скорости вращения рабочих органов машин, разводки между рабочими органами, нагрузки на нажимные валики, температура жидкостей в ваннах, процентный состав смеси, концентрация красителя, уровни жидкостей, давление пара и т.д.

ЛПР (лицо, принимающее решение) — человек или группа людей, которые занимаются анализом и выбором значений управляемых переменных, обеспечивающих оптимальное решение. При оптимизации технологических процессов в роли Л ПР выступает инженер-технолог. Если при выборе оптимального решения учитывается комплекс технологических, конструктивных, экономических, социальных, экологических факторов, то в качестве ЛПР выступает группа людей, включающая специалистов во всех перечисленных областях.

Эффективное решение — набор значений управляемых переменных, который по некоторым соображениям ЛПР считает наиболее предпочтительным среди всех возможных решений.

Целевая функция задачи оптимизации — количественная мера эффективности технологического процесса. Как правило, целевая функция не учитывает все требования, предъявляемые к эффективному решению, а лишь приближенно их отражает. Целевую функцию также называют критерием (показателем) эффективности (оптимальности) процесса. При выборе критерия оптимальности принимаются технико-экономические показатели, определяющие эффективность технологического процесса, машины, агрегата. Чем эффективнее объект, тем выше его производительность, лучше качество продукции, меньше расход сырья, энергии и других ресурсов, а также урон, наносимый окружающей природе, лучше условия работы людей.

В тех случаях, когда значение показателя эффективности можно сравнить с теоретически допустимым или идеальным значением, целесообразно нормировать критерий оптимизации так, чтобы он принимал значения от нуля (низкая эффективность) до единицы (наивысшая достижимая эффективность). Примерами технологических критериев оптимизации могут служить выход продукта, равномерность волокнистого потока по линейной плотности и содержанию компонентов, механические и физико-химические характеристики продукта, однородность строения и структуры продукта и др. Из технико-экономических наиболее употребительны критерии максимальной производительности, стабильности процессов (обрывность) и коэффициент полезного времени работы объекта, а для вновь создаваемых объектов — надежность и долговечность, расход энергии на единицу продукции, металлоемкость, шумность, удобство обслуживания, срок морального и физического старения и др. К экономическим критериям оптимизации относятся прибыль, себестоимость продукции, рентабельность производства, штрафы за задержку поставок и др.

Ограничения задачи оптимизации — совокупность условий (равенств, неравенств и т.п.), связывающих характеристики технологического процесса и ограничивающих область изменения управляемых переменных. Примеры ограничений: управляемые переменные по своему физическому смыслу отрицательны, т.е. не могут принимать отрицательные значения; скорость большинства рабочих органов текстильных машин можно менять не непрерывно, а дискретно в ограниченном диапазоне (путем замены сменных зубчатых колес); доли компонентов в смеси в сумме всегда равны единице; количество отгружаемой в магазины продукции не может превысить количество произведенной продукции.

Неуправляемые параметры — неизменяемые параметры технологического процесса, значения которых известны, например: геометрические характеристики машин, объем камеры смесовой машины, диаметры цилиндров кольцевой прядильной машины, число ремизок ткацкого станка и т.п.

Случайные факторы — факторы технологического процесса, для которых ввиду их случайности неизвестны точные значения, но известен закон распределения вероятностей этих значений или хотя бы его числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия и др. Примерами таких факторов могут служить характеристики волокон компонентов в смеси, линейная плотность холста, ленты, ровницы, натяжение нитей при перематывании, количество шлихты на единице площади ткани, плотность ткани, число обрывов на прядильной машине или ткацком станке.

Неопределенные факторы — это факторы технологического процесса, значения которых неизвестны и по которым нет информации, позволяющей предпочесть одни значения этих факторов другим (кроме, может быть, самых общих, например диапазона этих значений). Примерами неопределенных факторов могут служить засоренность хлопка будущего урожая, спрос на ткань нового ассортимента т.д.

Математическая модель оптимизации технологического процесса — целевая функция и совокупность ограничений, зависящие от векторов управляемых переменных, неуправляемых параметров, случайных и неопределенных факторов. Задача оптимизации состоит в поиске такого вектора управляемых переменных, который обеспечил бы наивысшую эффективность процесса. Поскольку в модели мерой эффективности является целевая функция, наилучшему решению отвечает экстремальное значение целевой функции. В связи с этим задачу оптимизации иначе еще называют задачей максимизации.

Методы получения математических моделей оптимизации технологических процессов подразделяются на теоретические и экспериментальные. Теоретические методы заключаются в аналитическом исследовании физической сущности микропроцессов с использованием общих законов физики, справедливых для данного технологического процесса, или с использованием уравнений материального и энергетического баланса. Экспериментальные методы заключаются в обработке экспериментальных данных, полученных непосредственно на объекте.

Допустимое решение — набор значений управляемых переменных, который удовлетворяет одновременно всем ограничениям задачи оптимизации. Задача оптимизации имеет смысл, если существует множество допустимых решений. Если допустимое решение единственное, то оно и будет оптимальным. Если допустимых решений не существует, искать оптимальное решение бессмысленно. Обычно отсутствие допустимых решений связано с противоречивостью ограничений, включенных в модель, которая не всегда очевидна и обнаруживается в процессе поиска решения задачи оптимизации. Противоречивость ограничений говорит об ошибке при построении модели и требует более глубокого анализа технологического процесса и его описания моделью. Наличие множества допустимых решений дает возможность выбирать среди них наиболее эффективное.

Оптимальное решение — набор значений управляемых переменных, который не только удовлетворяет всем ограничениям модели оптимизации, но и дает экстремальное значение целевой функции. Из сказанного следует, что оптимальное и эффективное решения могут не совпадать. Это является отражением того, что модель оптимизации лишь приближенно описывает реальный технологический процесс.

Следовательно, оптимальное решение, получаемое с помощью математической модели оптимизации технологического процесса, является наиболее эффективным и служит обоснованием для ЛПР. Таким образом, математическая модель оптимизации позволяет не только получить оптимальное решение, но и проанализировать влияние различных факторов, входящих в модель, на оптимальное решение. Такой анализ получил название анализа на чувствительность решения к вариациям параметров.

Проведение указанного анализа часто имеет более важное значение, чем получение оптимального решения, по следующим обстоятельствам: числовые значения параметров модели известны лишь с определенной погрешностью; модель не включает ряд второстепенных ограничений и факторов; значения параметров могут меняться во времени. Эти обстоятельства в большей или меньшей степени могут повлиять на выбор оптимального решения, а анализ позволяет не только уточнить отдельные элементы модели, но и оценить надежность получаемого оптимального решения.

Источник

Оптимизация технологических процессов проектирования на производстве

В зависимости от особенностей технологических процессов, а также от характера используемой математической модели могут использоваться различные модели оптимизации процессов. Они позволяют решить ряд конкретных задач, выбрать наиболее оптимальный вариант среди имеющихся.

Основные задачи

Оптимизация технологических процессов помогает сделать наиболее эффективный выбор рационального варианта в конкретной ситуации. Главными задачами расчетов при этом выступают следующие:

Виды оптимизации

Виды основ оптимизации ТП (технологических процессов) включают в себя параметрические и структурные рабочие методы. Первая группа – это изменение имеющихся значений при определенной структуре, например, расчет оптимального состава режима использования оборудования или реза. Чтобы решить такие задачи, необходимо использование нелинейного либо линейного математического программирования.

Структурная оптимизация процесса проектирования связана с подбором структуры, она работает по принципу исключения вариантов за счет следующего:

Методы

Оптимизация параметров для технологического процесса решает задачу выбора метода, при котором наименьшие затраты на вычисление дадут больший информационный объемом о требуемом процессе.

Процессы находятся в прямой зависимости от того, какие именно методы будут применены в работе при поиске наиболее результативного решения для конкретной ситуации. Всего можно выделить пять методов, включающих в себя:

Выбор будет индивидуальным, он соответствует заданным процессам и условиям. Чаще всего это наименьшая себестоимость, то есть самые меньшие финансовые затраты, максимально возможная производительность при заданных условиях с наименьшим временем, необходимым для изготовления одной единицы.

Методы оптимизации технологических процессов могут использовать один или несколько критериев, то есть в работе будут применяться различные параметры, многокритериальная оптимизация. При этом будет создан один компромиссный критерий, учитывающий сразу несколько выбранных параметров, так называемых Еi-локальных критериев (Е₁, Е₂, Е₃, …Е_r). Для каждого такого критерия будет решаться задача оптимизации разработки технологических процессов, после чего будет выполнено вычисление экстремального значения для Е_i (при i, равном 1, 2, 3, …, r).

Аналитические методы оптимизации технологического процесса производства предполагают применение средств математического программирования. Всего четырнадцать таких методов, включая покоординационный подъем, градиентный, исключения областей, дихотомии, деления интервала, Фиббоначи, Розенбока и другие.

Имитационная оптимизация управления технологическими процессами предполагает работу в реальных условиях, создания имитационной модели, основа которой дает возможность выбрать удовлетворяющий вариант ТП. При расчетах применяются способы исключения, выбора подходящей модели, что позволяет достигнуть заданного критерия. При моделировании применяются такие языки, как GPSS, Симула, Симскрипт.

Комбинированный метод предполагает использование отдельных приемов указанных приемов, объединение аналитического и имитационного методов в один, что позволяет достигнуть оптимального результата. Такой способ применяется при определенных условиях и необходимости получения наиболее точного результата.

Выбор метода полностью зависит от ситуации, условий расчетов и прочих данных, включая требования к результативности. Часто оптимальным является комбинированный метод, более гибкий и позволяющий работать практически при любых ситуациях. Советуем вам также почитать про методы структурирования информации.

Источник

4. Оптимизация технологических процессов

Проблемам автоматизации, регулирования, оптимизации технологических процессов в отраслях промышленности и индустрии общественного питания уделяется немало внимания, поскольку это обеспечивает не только качество продукции, но и существенный технико-экономический результат (минимизация потерь пищевых веществ, предотвращение дефектов изделий и затрат на их исправление, сокращение длительности технологических процессов за счет комбинирования и т.д.).

В индустрии общественного питания до настоящего момента преобладает ручной труд, в то время как в пищевой промышленности на крупных предприятиях действуют механизированные и автоматизированные линии [4], которые уже на стадии проектирования направлены на оптимизацию технологических процессов. Оптимизации в сфере АПК посвящены специальные публикации, например, возможности оптимизации отдельных процессов производства (возделывания) сои, широко распространенной на Дальнем Востоке (посевы до 1 млн га) и активно используемой в пищевых производствах, представлена в статье В.А. Тильба, Н.М. Тишков [5].

Индустриальные способы производства кулинарных полуфабрикатов и изделий, например, на мясокомбинатах, требовали оптимизации технологий производства мясных изделий за счет рационального использования субпродуктов, богатых белками, микроэлементами, витаминами и другими нутриентами [7].

При использовании ингредиентов в производстве пищевой продукции возникает задача оптимизации норм внесения пищевых добавок, представленных в технической документации.

В отечественной практике накоплен опыт применения методов стандартизации, которые могут быть применены для оптимизации некоторых бизнес-процессов, к которым можно относить и технологические процессы, определяемые как изменения свойств и структуры сырья, компонентов, добавок при их обработке вручную, в системе аппаратов и машин для формирования заданного уровня качества изделий.

Можно представить метод параметрической стандартизации в производстве пищевой и кулинарной продукции, позволяющей оптимизировать ассортимент изделий по главным показателям (параметрам) качества, учитывая квалиметрический метод исследования проблемы качества продукции [1]. Данная тема может быть подробно изучена на практических занятиях по данной дисциплине.

Оптимизация, как известно, направлена на формирование наилучших результатов при соответствующих условиях. В индустрии общественного питания актуальны такие практические результаты, как снижение расхода пищевого сырья и ингредиентов, электрической энергии, водных ресурсов и т.п.

При этом необходимо обеспечить, по крайней мере, стандартное качество продукции, либо оптимизировать качество по важнейшим показателям, например, пищевой ценности.

Технологический процесс рассматривается как целенаправленные изменения физико-химических, биологических и других свойств сырья при его обработках в системе пищевого оборудования – аппаратов и машин с целью выработки безопасной и качественной продукции и напитков.

К аналитическим методам оптимизации следует отнести способы, представленные в работе Н.М. Прутковой [13]:

Способы математического программирования:

Градиентные методы – применяют для общих способов оптимизации линейных и нелинейных функций без ограничений и с линейными и нелинейными ограничениями. Применяют для многих сложных процессов химической и пищевой технологии.

Статистические подходы (гл. 7):

Метод планирования эксперимента по Боксу-Уилсону и его модификациям – для оптимизации и планирования химико-технологического эксперимента и прочих задач; различных стохастических процессов.

Регрессионный анализ – для объектов с линейными и нелинейными экстремальными характеристиками.

Адаптационная оптимизация – для стохастических процессов, поиска дрейфующего оптимума и т.п.

Учитывая сложность изучаемых задач, в настоящее время актуальны автоматические и компьютеризированные методы с т.н. самонастраивающимися моделями технологических, химических и других процессов.

Построение блок-схем позволяет оптимизировать технологии производства продукции путем, например, комбинирования отдельных операций, выполнения процессов обработки в одном многофункциональном аппарате, например, пароконвектомате или использования специализированного аппарата для контролируемого эффективного размораживания сырья (рисунок).

Источник

Оптимизация производственных процессов

Проблемы оптимизации возникают во всех областях производства и экономики, например, разработка технологического процесса, увеличение производительности, логистике, управлении трафиком, транспортными потоками, рабочей нагрузкой, стратегическом планировании.

В первую очередь необходимо создать математическую модель реальной задачи – совокупность математических соотношений, которая является обобщением рассматриваемой реальной задачи.

Обычно математическая оптимизационная модель состоит из четырёх ключевых объектов:

Исходные данные представляют требования задачи. Это могут быть стоимости или потребности в ресурсах, условия эксплуатации оборудования, вместимость складов, грузоподъёмность транспорта.

Переменные представляют ваше решение: сколько определённой продукции необходимо производить, открывать новую линию обслуживания или нет, сколько и какие запасы держать на складе.

Ограничения могут быть самыми различными: количественные соотношения, ограничения по объёму, вместимости.

Целевая функция представляет желаемое направление оптимизации: минимизация цены, максимизация коэффициента использования, минимизация затрат и т.д.

Наиболее применимы оптимизационные методы для решения производственных и бизнес-задач по следующим направлениям:

Построение эффективного производства невозможно без определения цели оптимизации. Для промышленных предприятий целью любых производимых изменений является увеличение дохода от производственной деятельности. Это возможно при одновременной оптимизации основных параметров производства: оборота, операционных расходов, запасов. Необходимо определить, как влияет изменение данных параметров на производство.

Тотальная оптимизация производства – проект, направленный на повышение эффективности производства «снизу-вверх», т.е. на предприятии создается управленческий механизм, который позволяет выдвигать, оценивать и реализовывать рационализаторские предложения «снизу», минуя административные препоны.

Возможные направления программы:

Для успешной реализации проекта ТОП необходимо придерживаться следующих принципов:

Бережливое производство и тотальная оптимизация производства основываются на раскрытии творческого потенциала сотрудников предприятия. В отличие от других управленческих технологий, ориентированных на жесткую регламентацию деятельности и усиление контроля «сверху-вниз», данные подходы позволяют вовлечь в процесс оптимизации работников всех уровней. При этом достигается комплексный эффект: предприятие работает более эффективно, сотрудники вовлечены в процесс реализации проекта и имеют возможность улучшить свои условия труда и материальную компенсацию.

Систематизируя, решение на уровне топ-менеджмента о необходимости усовершенствования производственной деятельности на предприятии состоит из:

Источник

Оптимизация производственных процессов предприятия

Оптимизация производства преследует две основные цели: улучшение качества готовой продукции и снижение общих затрат на ее изготовление. Для достижения указанных целей используются различные методы, изменение подхода к работе организации, использование более современных производственных технологий.

Процессы, затрагиваемые оптимизацией

Оптимизация производственных процессов затрагивает основные сферы изготовления продукции на предприятии:

В результате всех процедур, производительность организации должна возрастать, а финансовые затраты оставаться на прежнем уровне либо уменьшаться.

Методы оптимизации производства

При управлении предприятием в целях оптимизации производственной деятельности, в первую очередь, затрагиваются текущие процессы. Целью специалистов становится улучшение актуальных методов изготовления продукции. Только если оптимизационная деятельность не помогает улучшить состояние компании, используется модернизация оборудования.

Существует несколько основных методов сократить траты и увеличить доходы:

Задача специалистов заключается в том, чтобы оптимизировать производство на постоянной основе. Временные меры приносят или незначительный, или краткий результат.

Бережливое производство

Данная модель оптимизации подразумевает исключение любых процессов в организации, которые приводят к дополнительным тратам бюджета. Основное условие – изготовление ограниченного количества товаров, использование ограниченного числа сотрудников и т. д. В рамках оптимизации производства продукции и других сфер деятельности, при бережливом методе сокращаются траты на:

Путь бережливого производства дает долгосрочный результат без потери в качестве итоговых товаров. Технология характеризуется ускорением и упрощением рабочих процессов, благодаря чему расходы понижаются естественным образом, а темп производства растет.

Тотальная оптимизация

Принципы тотального метода оптимизации производства отправляют предпринимателя к подчиненным. К процедурам по снижению затрат привлекаются сотрудники. Формируется отдел или нанимаются специалисты в данной области, которые создают проект. На основании проекта можно оптимизировать производство, снизить затраты на покупку сырья и количество брака. Программа подразумевает следующие факторы:

В России уже используется данный вид оптимизации на крупных предприятиях. Обе модели позволяют добиваться значительных результатов в улучшении работы фабрики или другой промышленной компании.

Почему оптимизация не работает

В некоторых случаях оптимизация ресурсов производства не приносит видимых результатов. Тому есть распространенные причины:

Компания «Арбор Прайм» предлагает собственных специалистов по оптимизации производственных предприятий, а также всеобъемлющие консультации по данной теме. Оптимизировать и улучшить работу организации поможет только продуманный, системный подход.

Источник