М.А. Казанцев1, И.А. Пиньчук2, Е.Е. Носкова3

1–3 АО «Научно-производственное предприятие «Радиосвязь» (г. Красноярск, Россия)
1 mkaz@mail/ru, 2 pinchuk.ivan@yandex.ru, 3 een90@mail.ru

Постановка проблемы. В современных экономических условиях производственные предприятия, стремящиеся к устойчивому функционированию, вынуждены проходить через процесс цифровой трансформации. Цифровая трансформация — это прежде всего процесс интеграции цифровых технологий во все аспекты бизнес-деятельности предприятия. Цифровая трансформация производственного предприятия невозможна без хорошо развитой информационной среды – комплексного набора информационных ресурсов, технологий, систем и процессов для управления и поддержки проектно-производственной деятельности предприятия. Информационная среда на радиоэлектронных производствах обеспечивает сбор, обработку, хранение, передачу и анализ данных, необходимых для эффективного выполнения задач проектирования и изготовления продукции. Однако специфика изготовления сложных радиоэлектронных комплексов как наукоемких высокотехнологичных изделий со сложным конструкторским составом требует от информационной среды радиоэлектронных предприятий решения не только задач учета и контроля в процессе функционирования предприятия, но самое главное – решение задач оптимизации производственного планирования и управления.

Цель. Проанализировать возможности развития информационной среды радиоэлектронного производства при реализации задач управления на планово-оптимизационном уровне, расширить функционал подсистемы оперативного планирования производством в составе АСУП АО «НПП «Радиосвязь» за счет разработки методов оптимального планирования и управления.

Результаты. Найдены решения реализации информационной среды радиоэлектронного производства на современном этапе и определены пути ее развития, с учетом перехода с уровня учета и контроля на планово-оптимизационный уровень. Проведен анализ функциональных возможностей современных методов оперативного управления при постановке задачи производственного планирования для разных типов производств как задачи оптимизации, предложена оценка вычислительной сложности алгоритмов оперативного управления и доказана эффективность разработанных подходов при формировании производственных оперативно-календарных планов при изготовлении радиоэлектронных комплексов с разным заданным конструкторским составом.

Практическая значимость. Полученные результаты позволяют расширить возможности информационной среды радиоэлектронного производства за счет выхода на планово-оптимизационный уровень управления при построении оперативно-календарных планов на внутрицеховом уровне, позволяющий решать не только задачи учета и контроля, но и задачи оптимального управления при производстве радиоэлектронных комплексов как изделий со сложным конструкторским и технологическим составом.

Казанцев М.А., Пиньчук И.А., Носкова Е.Е. Планово-оптимизационный уровень развития информационной среды на радиоэлектронных производствах // Динамика сложных систем. 2025. Т. 19. № 1. С. 14−23. DOI: 10.18127/j19997493-202501-02

1. Казанцев М.А., Носкова Е.Е. Роль автоматизированных систем технологической подготовки производства в процессе цифровой трансформации предприятия // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. Т. 78. № 1. С. 8–18. https://doi.org/ 10.18127/ j20700784-202401-02.
2. Галеев Р.Г., Капулин Д.В., Казанцев М.А. Производственная логистика приборостроительного предприятия: учебное пособие. Красноярск: Сибирский федеральный университет. 2021. 265 с.
3. Фролов Е., Гараева Ю. Истоки эффективности ИТ [Электронный ресурс]. ECM-Journal: [сайт]. [2009]. URL: https://ecm-journal.ru/material/Istoki-ehffektivnosti-IT (дата обращения: 20.10.2024).
4. Носкова Е.Е., Капулин Д.В., Русских П.А. Методы синхронного планирования для улучшения процессов позаказного производства: на пути к цифровой трансформации // Цифровизация. 2022. Т. 3. № 2. С. 41–48. https://doi.org/10.37993/2712-8733-2022-3-2-41-48.
5. Hajji M.K., Hamlaoui O., Hadda H. A simulated annealing metaheuristic approach to hybrid flow shop scheduling problem. Advances in Industrial and Manufacturing Engineering. 2024. № 9. https://doi.org/10.1016/j.aime.2024.100144.
6. Boufellouh R., Belkaid F. Bi-objective optimization algorithms for joint production and maintenance scheduling under a global resource constraint: Application to the permutation flow shop problem. Computers and Operations Research. 2020. № 122. https://doi.org/10.1016/j.cor.2020.104943.
7. Shao W., Shao Z., Pi D. Modelling and optimization of distributed heterogeneous hybrid flow shop lot-streaming scheduling problem. Expert Systems with Applications. 2023. 214. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119151.
8. Khatami M., Salehipour A., Cheng T.C.E. Flow-shop scheduling with exact delays to minimize makespan. Computers and Industrial Engineering. 2023. № 183. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109456.
9. Норенков И.П. Автоматизированные информационные системы: Учеб. пособие. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. 343 с.
10. Big (O) Notation Explanation [Электронный ресурс]. Java Challengers : [сайт]. [2023]. URL: https://javachallengers.com/big-o-notation-explanation/ (дата обращения: 20.10.2024).
11. Kuznetsov A.S., Noskova, E.E. Assessment of planning methods at job-order manufacturing facilities. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. № 862(4). https://doi.org/10.1088/1757-899X/862/4/042024.