Розробка математичної моделі випуску продукції на нижніх рівнях управління виробництвом

У статті розроблені математичні моделі управління випуском продукції на нижніх рівнях виробничого процесу, які враховують час переналадки обладнання при виробництві різних видів продукції та дозволяють обрати оптимальні режими роботи устаткування, що забезпечують мінімальні витрати ресурсів: електр...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2012
Автори: Шептура, О.О., Соколова, А.В.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60528
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Розробка математичної моделі випуску продукції на нижніх рівнях управління виробництвом / О.О. Шептура, А.В. Соколова // Штучний інтелект. — 2012. — № 2. — С. 62-67. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:У статті розроблені математичні моделі управління випуском продукції на нижніх рівнях виробничого процесу, які враховують час переналадки обладнання при виробництві різних видів продукції та дозволяють обрати оптимальні режими роботи устаткування, що забезпечують мінімальні витрати ресурсів: електроенергії, газу, води. В статье разработаны математические модели управления выпуском продукции на нижних уровнях производственного процесса, которые учитывают время переналадки оборудования при производстве разных видов продукции и позволяют выбрать оптимальные режимы работы оборудования, которые обеспечивают минимальные затраты ресурсов: электроэнергии, газа, воды. In this article, mathematical models for product release at the lower levels of the production process, which take into account the time for equipment revamping when making different types of products and allow to select the optimum operating conditions of equipment, which provide the minimum cost of resources, i.e. electricity, gas and water.
ISSN:1561-5359