Статья посвящена решению задачи подготовки данных для оперативного планирования операций термообработки на примере предприятий промышленности Санкт-Петербурга. Решение задачи планирования операций термообработки и, соответственно, подготовки данных для этого актуально, поскольку в редких случаях на предприятиях РФ применяется оперативное планирование. Если оно и применяется, то только для составления планового графика выполнения работ, для реализации которого требуется перестройка сложившейся организации производственного процесса. Зачастую планирование осуществляется в ручном режиме с помощью программ Microsoft Project или Microsoft Excel. Представленная в работе математическая модель имеет ряд допущений для уменьшения вычислительной сложности рассматриваемой задачи. Целью исследования является разработка модели и алгоритма оперативного-календарного планирования производственного процесса. Для решения поставленной задачи предложен алгоритм, который позволяет сформировать заказы таким образом, чтобы выполнялись необходимые ограничения и условия для их одновременной обработки. Апробация предложенного алгоритма производилась на данных, приближенных к реальным, в информационной системе 1С:MES "Оперативное управление производством" (далее 1С:MES), что позволило протестировать разработанный алгоритм на корректность и выполнение указанных ограничений. Разработанные математическая модель и алгоритм подготовки данных для планирования внедрены в 1С:MES и используются на одном из предприятий тяжелого машиностроения Санкт-Петербурга. С помощью полученного алгоритма на предприятии удалось повысить эффективность использования имеющегося производственного оборудования, в частности, термических печей. Информация о группах заготовок для выполнения операций по термообработке используется для планирования загрузки другого оборудования в цехах. Модель и алгоритм могут быть применены на других предприятиях, где используются термические печи и есть очередь из заготовок на обработку в печах. Это позволит снизить пролеживание заготовок и повысить эффективность использования складских или цеховых помещений. Направлениями дальнейшего исследования может стать изучение применимости разработанных инструментов для других технологических операций на предприятии и встраивание разработанного алгоритма в общую систему оперативно-календарного планирования производства.

This article is devoted to solving the problem of preparing data for the operational planning of heat treatment operations using the example of industrial enterprises in St. Petersburg. Solving the problem of planning heat treatment operations and, accordingly, preparing data for this, is relevant, since in rare cases, operational planning is used at enterprises of the Russian Federation. But even if it is employed, it is only used for drawing up a planned schedule of work, for the implementation of which it is necessary to restructure the existing organization of the production process. Planning is often done "manually" using Microsoft Project or Microsoft Excel. The mathematical model presented in the work has a number of assumptions to reduce the computational complexity of the problem under consideration. The aim of the study is to develop a model and an algorithm for operational scheduling of the production process. To solve the problem, an algorithm is proposed that allows to form orders in such a way that the necessary restrictions and conditions for their simultaneous processing are fulfilled. The proposed algorithm was tested on realistic data in the 1C: MES "Operational production management" information system (hereinafter 1C: MES), which made it possible to test the developed algorithm for the correctness and implementation of the specified restrictions. The developed mathematical model and algorithm for preparing data for planning are implemented in 1C: MES and are used at one of the heavy engineering enterprises in St. Petersburg. With the help of the obtained algorithm, the enterprise managed to increase the efficiency of the existing production equipment, in particular, thermal furnaces. Also, the information on groups of blanks for performing heat treatment operations is used to plan the loading of other equipment in the workshops. The developed model and algorithm can be used at other enterprises with heat-treatment furnaces and queues of blanks for processing in furnaces. This will reduce the storage of blanks and increase the efficiency of the use of warehouse or workshop premises. The directions of further research can be the study of the applicability of the developed tools for other technological operations at the enterprise and the integration of the developed algorithm into the general system of operational scheduling of production.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Экономические науки. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2019 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 07.2019. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование).

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Экономические науки. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2019 -. — Текст: электронный. Т. 13, № 6, 2020. — 1 файл (4,23 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j21-22.pdf>. — Текст: электронный