Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Тема выпускной квалификационной работы: «Планирование дискретного производства с использованием инструментов бережливого производства и матрицы переналадок оборудования». Данная работа посвящена разработке алгоритма оптимизации времени переналадки на рабочем центре. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Анализ выделяемых бережливым производством видов потерь и инструментов, направленных на уменьшение времени переналадки. 2. Изучение методов решения задачи коммивояжёра. 3. Сведение исходной задачи к задаче коммивояжёра. 4. Оптимизация расписания переналадок на рабочем центре. Работа проведена с помощью среды разработки PyCharm, с помощью которой было произведено тестирование этапа оптимизации расписания разработанного алгоритма. В результате выполнения работы был произведён обзор методов решения задачи коммивояжёра. В качестве используемого метода был выбран генетический алгоритм, с помощью которого был разработан алгоритм оптимизации потерь из-за простоя на одном рабочем центре. Предложен метод использования разработанного алгоритма.
Theme of graduate qualification work is "Planning of discrete production using lean manufacturing tools and a matrix of changeovers of equipment". This work is devoted to the development of an algorithm for optimizing the changeover time at the work center. Tasks that were solved during the work: 1. Analysis of the types of losses allocated by lean production and tools aimed at reducing the changeover time. 2. Study of methods for solving the traveling salesman problem. 3. Reduction of the initial problem to the traveling salesman problem. 4. Optimization of the changeover schedule at the work center. The work was carried out using the PyCharm development environment, which was used to test the schedule optimization stage of the developed algorithm. As a result of the work, a review of methods for solving the traveling salesman problem was carried out. A genetic algorithm was chosen as the method used, with the help of which an algorithm for optimizing losses due to downtime at one work center was developed. A method of using the developed algorithm is proposed.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
![]() ![]() ![]() |
||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
![]() ![]() ![]() |
||||
![]() |
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
|
Количество обращений: 7
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |