Способы оптимизации технологических процессов

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.

Методы оптимизации технологических процессов классифицируют по различным параметрам: статические и динамические; детерминированные — закономерные и стохастические, когда изменения носят беспорядочный, статистический характер (тема 2 – понятие об оптимизации…). Вследствие вышесказанного, в этом курсе будут изучены методы статистической обработки экспериментальных данных.

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

• аналитический поиск экстремума (для детерминированных процессов);
• метод множителей Лагранжа (для детерминированных процессов);
• принцип максимума Понтрягина (для задач широкого класса, особенно для проблем оптимального управления);
• вариационные способы (оптимальный температурный режим обработок при наличии ограничений на область изменения температур, оптимизация давления и некоторых других областях, особенно в химии и технологии различных продуктов).

Способы математического программирования:

• линейное программирование для задачи производства продукции с максимальным выходом при использовании различных видов сырья; задача оптимального использования оборудования;
• динамическое программирование (многостадийные процессы: ректификация, экстракция, адсорбция и др.);
• нелинейное программирование (многостадийные процессы, задачи оптимального управления).

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

Оптимизация — это процесс нахождения наилучших (оптимальных) решений различных (производственных, бизнес-задач и т.д.) задач с использованием математических моделей. Задачей (проблемой) оптимизации является минимизация или максимизация каких-либо необходимых показателей в процессе организации производства и принятия решений, таких как общее затраченное время, фактическая продолжительность, стоимость и т.д., учитывая заданные условиями реальной задачи ограничения.

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
• переменные
• ограничения
• целевая функция

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:

• планирование производства
• планирование работ и календарное планирование
• моделирование распределения ресурсов
• движение товаров и логистика
• оптимизация нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности
• планирование технологических процессов
• техническое проектирование
• планирование вложения капитала
• сетевое планирование
• финансовая оптимизация

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:

• сокращение затрат
• повышение надежности поставок
• повышение качества (брак и время простоев)
• утилизация отходов
• устранение «узких мест» в производстве

Для успешной реализации проекта ТОП необходимо придерживаться следующих принципов:

• Никто лучше сотрудников предприятия не разбирается в собственном производстве, а значит, не может определить направления повышения его эффективности. Работа внешних консультантов при этом заключается в стартовом направлении инновационного процесса, формировании и передаче методологии анализа затрат и материальных потоков, организации процесса (функции и порядок взаимодействия внутри предприятия), а также в выполнении сопутствующих работ, обеспечивающих успешную реализацию проекта ТОП (например, разработка механизмов дополнительной мотивации персонала).
• При обсуждении проектов на рабочих группах следует рассматривать даже самые смелые и фантастические идеи.
• За принятые и реализованные рацпредложения сотрудники должны быть вознаграждены материально, что будет служить значительной мотивацией персоналу, участвующему в проекте.
• Программа по оптимизации должна поддерживаться высшим руководством предприятия и находиться под его постоянным контролем.

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.

• Ориентировать всех участников создания стоимости на согласованную общую долгосрочную цель — идеальное состояние потока стоимости. При этом разбить поток на определенные этапы, его целевые состояния. Компания должна сделать этот шаг для приближения к идеальному состоянию. При этом неясно, как это новое состояние должно и может быть достигнуто. Результат определен заранее, а путь его достижения открыт для творчества.
• Разложить поток создания стоимости на отдельные управляемые людьми или командой организационные единицы (сегменты, участки). Такой подход создает возможность контролировать отдельные процессы и влиять на них. Если этого не сделать и рассматривать все производственные процессы как единый поток с его взаимосвязями, система будет неуправляемой, поскольку образуются функциональные бункеры, связанные между собой только потоками материалов и информации.
• Для выполнения задачи менеджмента – организации процесса систематического достижения поставленной цели – использовать следующий алгоритм: определить параметры состояния потока стоимости в качестве целевого ориентира в направлении заданной идеальной цели, выделенные сегменты или участки в общем потоке создания стоимости должны быть в состоянии, независимо от проблем в других участках, выполнить свою роль и достичь поставленной цели. А чтобы изменения в одном сегменте напрямую не влияли на другой и не были решающей причиной недостижения целей, отдельные сегменты соединяют между собой через буфер. Взаимные влияния можно нивелировать, например, через запасы (супермаркеты с установленными мини- и макси-запасами), мощности (стандартные и дополнительные мощности, используемые при появлении узких мест) или время. При этом распределение по сменам и плановая загрузка каждой смены составляет только 70% при обязательном выполнении всех запланированных заказов. Только в этом случае можно устанавливать цели для каждого сегмента как стандарт, который независимо от проблем в другом должен быть достигнут. Если же это не удается, необходимо выявлять причины и устранять их.
• Для достижения долгосрочного процесса улучшений вначале опытным путем на практике определить, возможно ли достижение оперативной цели регулярно. И лучше всего сделать это без применения ИТ. Работники должны отмечать каждый час, какие номера деталей они обработали, их количество в час и какой был план. При отклонении факта от плана работники записывают причины недостижения результата. Затем причины группируются по частоте их возникновения, и проводится анализ по принципу Паретто. Отдельные причины отрабатываются отдельно и представляется их результат. Такой систематический цикл решения проблем очень важен для получения устойчивых улучшений результатов оперативного процесса.

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

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:

1. Выбор оптимального критерия. Это могут быть различные параметры, чаще всего, минимальная себестоимость при наибольшей производительности, максимальной нагрузке на технологическое оборудование. В некоторых случаях эффективнее будет использовать не один параметр, а несколько, добиваясь самого результативного решения.
2. Определение параметра, который будет оказывать влияние на результативность ТП.
3. Разработка F = F(X) в зависимости от существующих условий модели (например, если определяющим параметром стала наименьшая себестоимость, то в данном случае целевой будет зависимость от имеющихся параметров).
4. Выполняется поиск оптимального решения с вычислением экстремума, нахождением наиболее подходящего для конкретной ситуации технологического процесса.

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:

• вмешательство в уже осуществляемое проектирование с целью поиска самого лучшего и результативного решения с определенной точки зрения и в соответствии с заданными значениями;
• унификация выбранных вариантов.

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:

• аналитические, в ходе применения которых осуществляется поиск лучшего варианта среди имеющихся;
• программирование, эта группа включает в себя линейные, динамические, геометрические методы, учитывающие оптимизацию, выбор наиболее результативного процесса;
• градиентные с ограничением или без ограничения;
• автоматические самонастраиваемые, которые будут оптимальными для очень сложных систем;
• статические или активные, использующие различные подходы (активный поиск или пассивное наблюдение).

Оптимизация для технических процессов применяется для выбора оптимального варианта из имеющихся, то есть фактически это выполняемый поиск экстремума для F(X) при помощи варьирования имеющихся проектных (заданных предварительно) значений для X в пределах следующей области допущения: extr F(X) , X € D_x , при этом используются следующие параметры:

• F(X) – используемая функция;
• X – вектор переменных;
• D_x – допустимая рабочая область X.

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).

Уравнение отклонения для критерия будет записано таким образом: Q_i = E_i — E_i* . Отдельно для каждого из них следует вычислить весовой коэффициент λ_i (0 ∑ λ_i = 1 ), что необходимо для определения важности параметра в рамках технологического процесса. Для записи компромиссного критерия применяется аддитивная функция Q = ∑ Q_i λ_i . Только после этого решается оптимизация параметров процесса. Для решения могут применяться различные методы, включая имитационные, аналитические, комбинированные.

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