Науковий вісник НГУ

Нові аспекти методології оцінки складності структури технологічних систем гірничо-металургійного комплексу

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №2 2021

Останнє оновлення: 09 травня 2021

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1481

Authors:

Ю. С. Рудь, orcid.org/0000-0001-8611-1219, Криворізький національний університет, м. Кривий Ріг, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В. Ю. Білоножко, orcid.org/0000-0003-2933-3549, Криворізький національний університет, м. Кривий Ріг, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (2): 047 - 053

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-2/047

Abstract:

Мета. Розробка нового підходу до оцінки складності структури технологічних систем гірничо-металургійного комплексу за допомогою запропонованого авторами комплексного показника. Практичне застосування цього показника пов'язане з методологічними труднощами, що виникають при визначенні ієрархічного рівня елементів досліджуваних систем.

Методика. Застосовано системний підхід, що дало змогу дослідити промислові комплекси обладнання як системні об'єкти та представити їх у вигляді технологічних систем. Використані методи аналізу й синтезу, що дозволило виділити у відомих способах оцінки складності систем загальні елементи й розробити новий методологічний підхід до процесу декомпозиції систем. Застосовані методи моделювання технологічних систем, що дозволило представити їх у вигляді моделей − структурно-елементних схем.

Результати. Запропоновано новий методологічний підхід до кількісної оцінки складності структури технологічних систем гірничо-металургійного комплексу, в якому процес декомпозиції системи виконується методом послідовного відсікання зв’язків елементів із системою. Використання запропонованого методу декомпозиції забезпечує високу точність і достовірність при порівнянні технологічних систем, що мають структуру різного ієрархічного рівня та складаються з різної кількості підсистем і елементів. Проведена апробація розробленого методу на прикладі фабрики огрудкування окатишів № 2 Північного гірничо-збагачувального комбінату (м. Кривий Ріг). Показано, що в реальних технологічних системах ускладнення структури відбувається, в основному, за рахунок послідовного включення додаткового обладнання, а не створення нових зв’язків. Для збільшення показника відносної складності структури технологічних систем раціональним є використання комбінованого послідовно-паралельного включення додаткового технологічного обладнання, за якого забезпечується високий ієрархічний рівень елементів у системі.

Наукова новизна. Новизною підходу до оцінки складності структури технологічних систем гірничо-металургійного комплексу є розробка методу декомпозиції системи, суть якого полягає в послідовному відсіканні зв’язків елементів із системою.

Практична значимість. Практична значимість розробленого авторами методологічного підходу до оцінки складності структури технологічних систем гірничо-металургійного комплексу полягає в тому, що, на відміну від відомого методу, кількісна оцінка складності структури системи проводиться без виконання операції формального опису структури. Це забезпечує високу точність і достовірність результату, знижує трудомісткість процесу оцінки.

Ключові слова: технологічні системи, ієрархічний рівень, декомпозиція систем, фабрики огрудкування окатишів

References.

1. Alkan, B., Vera, D., Ahmad, M., Ahmad, B., & Harrison, R. (2016 ). Project evaluation of automated production processes based on the complexity of control logic. Procedia CIRP, 50, 141-146.

2. Efthymiou, K., Mourtzis, D., Pagoropoulos, A., Papakostas, N., & Chryssolouris, G. (2016). Manufacturing systems complexity analysis methods review. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 1025-1044. https://doi.­org/10.1080/0951192X.2015.1130245.

3. Alkan, B., Vera, D. A., Ahmad, M., Ahmad, B., & Harrison, R. (2018). Complexity in manufacturing systems and its measures: a literature review. European J. of Industrial Engineering (EJIE), 12(1), 116-150.

4. Herszon, L., & Keraminiyage, K. (2014). Estimates of changes in technical systems and their impact on cost and duration, based on structural complexity. Procedia CIRP, 55(2016), 35-40. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.033.

5. Siegerta, J., Schlegela, T., Zarcoa, L., Miljanovica, B., Meykea, A., & Bauernhansla, T. (2020). Ultra-flexible Factories: An Approach to Manage Complexity. Procedia CICIRP, 93, 329-334.

6. Brinzer, B., & Schneider, C. (2020). Assessing complexity in production: linking complexity factors and effects. Procedia CIRP, 93, 694-699. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.04.014.

7. Gomes, V. M., Paiva, J. R. B., Marcio, R. C. R., Gabriel, A. W., & Wesley. P. C. (2019). Mechanism for Measuring System Complexity Applying Sensitivity Analysis. Hindawi. https://doi.org/10.1155/2019/1303241.

8. Guoliang, F., Aiping, Li, Giovanni, M., Liyun, Xu, & Xuemei, L. (2017). Measuring the complexity of an operation-based configuration for a production system. Procedia CIRP, 63, 645-650. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.03.136.

9. Sokolov, V. V. (n.d.). An approach to assessing the complexity of systems. Electronic journal. Assessment of the complexity of the system. Retrieved from http://www.ait.org.ua/p/pub_podhod.html.

10. Jiang Shao, Feigning Lu, Chenhui Zeng, & Ming Xu (2016). Research Progress Analysis of Reliability Design Method Based on Axiomatic Design Theory. Procedia CIRP, 53, 107-112.

11. Feizabadi, M. (2017). A new model for reliability optimization of series-parallel systems with non-homogeneous components. Reliability Engineering & System Safety, 157, 101-112. https://doi.org/10.1016/j.ress.2016.08.023.

12. Alkan, B., & Harrison, R. (2019). Virtual engineering approach to checking the structural complexity of component automation systems at an early design stage. Journal of Production Systems, 53, 18-31. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.09.001.

13. Gu, C., He, Y., & Han, X. (2016). Reliability-oriented Complexity Analysis of Manufacturing Systems Based on Fuzzy Axiomatic Domain Mapping. Procedia CIRP, 53, 130-135. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.06.097.

14. Rud, Yu., & Belonozhko, V. (2017). Development of the criterion and the method of estimation of the complexity of the structure of technological systems. Eastern-European journal of enterprise technologies, 6/1(90), 4-11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114433.

15. Samusya, V. I., Kirichenko, Yu. A., Cheberyachko, I. M., & Trofimova, O. P. (2020). Development of experimental methods for the study of heterogeneous flows in the context of hydraulic lifting design. In: Actual scientific research of resource-saving technologies for the extraction and processing of minerals: collective monograph, (pp. 260-267). Sofia: Publishing House “St. Ivan Rylsky”.

• < Попередня
• Наступна >