Методологія процесу моделювання елементів виробничої системи для проведення імітаційного моделювання

Л.Ю. Крестьянполь, канд. техн. наук
Волинський національний університет ім. Лесі Українки
Україна,43025, Луцьк, пр-т Волі, 13
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2022, 44(2):107-117

https://doi.org/10.15407/emodel.44.02.107

АНОТАЦІЯ

Будь-який виробничий процес складається з окремих взаємопов'язаних у певній по­слі­довності елементів: заділ, робоче місце, операція на робочому місці, потік. Встанов­люючи зв'язки між параметрами цих елементів, можна спроектувати моделі процесів різної складності. Але для відтворення моделі важливо врахувати всі параметри та еле­менти, що безпосередньо впливають на процес чи систему, модель якої розробляється. Тому запропоновано замінити кожен елемент графічним зображенням і викорис­то­вувати блок-схему при побудові імітаційної моделі. Запропоновано методологію підго­товки моделей об'єктів виробничої системи для проведення імітаційного моделювання на прикладі ділянки порізки металоконструкцій. Зазначено особливості інженерного підходу до побудови імітаційних моделей ділянки заготівельного виробництва. Використано програмні продукти, що застосовуються для імітаційного моделювання виробництв машинобудівних підприємств.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

імітаційне моделювання, виробничий процес, системи імітацій­ного моделювання, модель.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Корзаченко О.В. Моделювання бізнес-процесів підприємств: методології підхо­ди та методи // Науковий вісник Херсонського державного університету, 2015, 11 (1), с. 171—175
2. Bratushka S.M. Simulation modeling as a tool for research of complex economic systems // Bulletin of the Ukrainian Academy of Banking, 2009, 2 (27), с. 113—118.
3. Wenzel S., Stolipin J., Rehof J., Winkels, J. Trends in Automatic Composition of Structures for Simulation Models in Production and Logistics // Winter Simulation Conference (WSC), 2019, pp. 2190—2200. DOI: 10.1109/WSC40007.2019.9004959.
4. Kong F.S., Kong X.D., Wu H.Y. et al. Simulation Modeling of Production System Considering Human Behavior // IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2020, pp. 123—127. DOI: 10.1109/IEEM45057. 2020. 9309794.
5. Pawlewski P. Using PFEP For Simulation Modeling of Production Systems // Procedia Manufacturing, 2018, 17, pp. 811— DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.132.
6. Nesterenko A. O., Visloukh S.P. Optimization of instrument-making production processes by imitation modeling // Proceedings of the VII International scientific-practical conference, 2017, pp. 143—158.
7. Sujova E., Vyslouzilova D., Cierna H., Bambura R. Simulation Models of Production Plants as a Tool for Implementation of the Digital Twin Concept into Production // Manufacturing Technology, 2020, 20(4), pp. 527—533. DOI: 10.21062/mft.2020.064.
8. Wache H., Dinter B. The Digital Twin - Birth of an Integrated System in the Digital Age. // Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, 2020, pp. 5452— DOI: 10.24251/HICSS.2020.671
9. Stobrawa S., Münch, G.V., Denkena B., Dittrich M.A. Design of Simulation Models. Stjepandic J., Sommer M., Denkena B. (eds) DigiTwin: An Approach for Production Process Optimization in a Built Environment. Springer Series in Advanced Manufacturing. Springer, Cham, 2022. DOI: 10.1007/978-3-030-77539-1_9
10. Palchevskyi B., Krestyanpol O., Krestyanpol L. The use of Anylogic system for modelling a flexible automated packing system in training engineering students // Information technologies and learning tools, 2020, 75(1), 225—236. DOI: https://doi.org/10.33407/ itlt.v75i1.2714
11. Palchevskyi B., Krestyanpol L. Strategy of Construction of Intellectual Production Systems // IEEE Third International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP), 2020, pp. 362— DOI: 10.1109/DSMP47368.2020.9204190.
12. Palchevskyi B., Krestyanpol L. The Use of the “DigitalTwin” Concept for Proactive Diagnosis of Technological Packaging Systems. Babichev S., Peleshko D., Vynokurova O. (eds). Data Stream Mining & Processing (DSMP) // Communications in Computer and Information Science, 2020, 1158, pp. 423—444. DOI:10.1007/978-3-030-61656-4_29

Повний текст: PDF