OPTIMIZATION OF AUTOMOTIVE TRANSPORT MOVEMENTS INVOLVED IN THE PRODUCTION PROCESS OF LARGE MACHINE-BUILDING ENTERPRISES


Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers approach to optimization of automotive transport movements for transportation of billets, semifinished and finished goods between shop floors and warehouses of large machine-building enterprises. For the normal functioning of the production process a developed system of transportation and storage of billets, semi-finished and finished goods is needed. In large enterprises shop floors and warehouses are usually significantly separated in space and for transportation of billets, semi-finished and finished goods the automotive transport is used. Time needed to move of billets, semi-finished and finished goods between shop floors and warehouses in the enterprise is useless and increases production costs. Therefore, optimization of the movements of automotive transport when moving billets, semi-finished and finished goods between shop floors and warehouses will reduce the time of technological processes for products manufacturing produced by the machine building enterprise, and thus to optimize the production process. Thus, the search for the optimal route movement of automotive transport on the territory of the enterprise is a very important task. The problem of finding the optimal route is in the field of combinatorial optimization, as well as considered in the theory of operations research and is known under the general name as "traveling salesman problem". Traveling salesman problem is one of the transcomputational. All effective (reducing the exhaustive search) methods for solving the traveling salesman problem are heuristic. In most of heuristic methods not the most efficient route is obtained, and its approximate solution is a basic route. The next step is to improve the approximate solution. The article presents the results of a comparative analysis of a number of methods (algorithms) for solving the traveling salesman problem on the basis of which to solve the problem of optimization of automotive transport of large machine-building enterprises is proposed to use either the Little algorithm or ant colony algorithm. The statement of the problem of optimization of automotive transport movement during its work for manufacturing process of large machine-building enterprises is given, the procedure of calculations to solve the problem is shown, an example of solving a particular problem with the help of the developed "traveling salesman problem" procedure of calculation and the computer program (developed on Pascal in Delphi 7). The proposed approach to solving the problem of optimizing automotive transport movements during its work in the production process of large machine-building enterprises can reduce the time for transportation of billets, semifinished and finished goods between shop floors and warehouses, which means that it is possible to reduce the time of subsidiary operations, and as a consequence, increase productivity and reduce production costs. In addition, the reduction of the displacement route of automotive transport reduces the operating costs of automobiles maintenance.

About the authors

P. S ROMANOV

Moscow Polytechnic University

Email: romanov_p_s@mail.ru
DSc in Engineering

I. P ROMANOVA

National Research Moscow State University of Civil Engineering

Email: irom84@mail.ru
PhD in Engineering

References

  1. Схиртладзе А.Г., Воронов В.Н., Борискин В.П. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: учебник / А.Г. Схиртладзе, В.Н. Воронов, В. П. Борискин. Старый Оскол: ТНТ. 2013. 600 с.
  2. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб. пособие / Под ред. Н.М. Капустина. М.: Машиностроение. 2007.
  3. Волчкевич Л.И. Автоматизация производственных процессов: Учеб. пособие. М.: Машиностроение. 2005. 380 с.
  4. Романов П.С. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. Часть 1. Производственные процессы и их автоматизация. Учебное пособие. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2014. 118 с.
  5. Романов П.С. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. Часть 3. Проектирование автоматизированных процессов изготовления деталей. Комплексная автоматизация. Учебное пособие. Ко-ломна: КИ (ф) МГОУ. 2009. 152 с.
  6. Сайт http://www.kolomnadiesel.com/about/production.
  7. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Основы логистики: учебник / под ред. Б. А. Аникина и Т. А. Родкиной. М.: Проспект. 2013. 344 с.
  8. Маркова Е.В., Лисенков А.Н. Комбинаторные планы в задачах многофакторного эксперимента. М.: Наука. 1979. 345 с.
  9. Таха, Хемди А. Введение в исследование операций, 7-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме". 2005. 912 с.
  10. М. Тим Джонс. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. М.: ДМК Пресс. 2004. 312 с.
  11. Романов П.С., Романова И.П., Каменский И.А. Выбор метода решения задачи коммивояжера для определения оптимальной траектории перемещения инструмента // Комплексные проблемы развития науки, образования и экономики региона: Научно-практический журнал Коломенского института (филиала) МГМУ (МАМИ). 2014. № 2(5). С. 71-81.
  12. Романова И.П., Романов П.С. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 1. Математические модели и методы в машиностроении: учебное пособие / И.П. Романова, П.С. Романов; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2014. 124 с.
  13. Романова И.П., Романов П.С. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 2. Оптимизационные методы в машиностроении: учебное пособие / И.П. Романова, П.С.
  14. Романов П.С., Романова И.П. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 1. Математические модели и методы в машиностроении: учебное пособие (лабораторный практикум) / П.С. Романов, И.П. Романова; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2015. 54 с.
  15. Романов П.С., Романова И.П. Математическое моделирование процессов в машиностроении. Часть 2. Оптимизационные методы в машиностроении: учебное пособие (лабораторный практикум) / П.С. Романов, И.П. Романова; под общ. ред. Романова П.С. Коломна: КИ (ф) МГМУ (МАМИ). 2015. 136 с.
  16. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. Определение оптимального маршрута перемещения группы эксплуатации и ремонта при проведении планового осмотра трансформаторных подстанций в сельской местности // В сборнике: «Актуальные проблемы экономики труда в сельском хозяйстве». Материалы международной научно-практической конференции. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Башкирский государственный аграрный университет, Кафедра организации и менеджмента; редкол.: А.Р. Кузнецова, В.А. Ковшов. 2014. С. 186-199.
  17. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. Определение оптимального маршрута перемещения группы эксплуатации и ремонта при проведении планового осмотра трансформаторных подстанций в сельской местности // Российский электронный научный журнал. 2014. № 8. С. 54-66.
  18. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика: пер. с англ. М.: Мир. 1980. 478 с.
  19. Little J. D. C., Murty К. G., Sweeney D. W., and Karel C. An algorithm for the Traveling Salesman Problem // Operations Research. 1963. No 11,

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 ROMANOV P.S., ROMANOVA I.P.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».