- •Курсовая работа на тему: «Автоматизация рабочего места мастера колесно-роликого участка»
- •Содержание
- •1. Структурная схема арм 3
- •1.7. Структурная схема арм 7
- •2. Техническое обеспечение арм 8
- •3. Программное обеспечение арм 10
- •4. Математическое обеспечение арм: Выбор оптимальных стратегий 15
- •Введение
- •1. Структурная схема арм
- •1.1Назначение подразделений
- •1.2. Должностные обязанности руководителя (работника) подразделения
- •5. Математическое обеспечение арм: Моделирование производственных процессов 21
- •6. Математическое обеспечение арм: Экспертные системы и модели экспертизы
- •1.3. Назначение и основные задачи арм
- •1.4. Технические требования к арм
- •1.5. Выбор режима работы арм (индивидуальное, сетевое, индивидуально-сетевое)
- •1.6. Схема арм с учетом его режима работы
- •1.7. Структурная схема арм
- •2. Техническое обеспечение арм
- •2.1. Требования к техническому обеспечению арм
- •2.2. Структурная схема комплекса технических средств арм
- •2.3. Схема размещения оборудования
- •2.4. Критерии выбора параметров технических средств арм для офисной конфигурации.
- •2.5. Формирование вариантов конфигураций технических средств арм. Формулы конфигураций
- •3. Программное обеспечение арм
- •3.1 Общее программное обеспечение арм
- •3.2. Функциональное программное обеспечение
- •3.3. Перечень выбранного типового по и узко-ориентированных программ
- •3.4. Методика определения технико-экономического критерия конкурентоспособности арм
- •3.5. Выбор оптимального варианта арм. Программа определения конкурентоспособности
- •4. Математическое обеспечение арм: Выбор оптимальных стратегий
- •4.1. Классификация моделей поиска оптимальных стратегий
- •Методика расчета выигрыша (дохода) и параметров проектных вариантов машин
- •4.2. Формулировка задачи поиска оптимальных стратегий в соответствии с вариантом Выбор оптимальной модели машины
- •4.3. Алгоритм расчета и программа. Результаты расчетов. Выводы.
- •Математическое обеспечение арм: Моделирование производственных процессов
- •Модели вагоноремонтного производства
- •Моделирование случайных процессов по методу Монте-Карло
- •5.2. Постановка задачи построения математической модели в соответствии с вариантом
- •6. Математическое обеспечение арм: Экспертные системы и модели экспертизы производства
- •6.1. Классификация и назначение экспертных систем Классификация экспертных систем
- •6.2. Структурная схема экспертной системы Структурная схема аэс
- •6.3. Постановка и описание задачи экспертизы производства в соответствии с вариантом Метод экспертных оценок (метод простого ранжирования)
- •4.1. Технология решения задач ранжирования признаков и определения коэффициентов весомости
- •6.4. Разработка программы автоматизации экспертизы. Результаты расчетов. Выводы.
- •Список литературы
- •1. М.М. Болотин. Сборник электронных пособий по дисциплине:
4.2. Формулировка задачи поиска оптимальных стратегий в соответствии с вариантом Выбор оптимальной модели машины
Постановка задачи.
На рынке предлагаются три модели машины, отличающиеся производительностью (это – стратегии) и другими параметрами.
Предполагаем,
что спрос на процессы ремонта объектов
с помощью данной машины может быть
пониженным (N1=25000, Цп1=50
руб./шт.,
0,7),
средним (N2=37500, Цп2=53
руб./шт.,
0,9)
и повышенным (N3=50000, Цп3=55
руб./шт.,
0,6)
– это ситуации, отличающиеся объемом
спроса и вероятностью их появления.
Требуется выбрать оптимальную модель этой машины по заданному критерию оптимальности с использованием матрицы выигрышей или рисков.
Алгоритм решения:
1. По данным табл. 1 выбираем машину соответствующую заданному производственному участку. Пусть задана тема: «АРМ – мастера тележечного участка». Поэтому в качестве базовой машины выбираем, например, машину для обмывки тележек.
2. Сводим все параметры базовой и проектных моделей моечной машины в таблицу следующей формы «Р» – расчет:
Таблица «Р»
Параметры моделей машины |
чел |
Z |
шт./ч |
шт./ч |
кВт |
W м2 |
p |
|
Ф ч. |
m руб./шт. |
Себестоимость, руб. |
||
N1 |
N2 |
N3 |
|||||||||||
БВ |
1 |
3 |
4,4 |
3,74 |
10 |
18 |
0,85 |
810000 |
4160 |
6,8 |
|
|
|
В1 |
1 |
3,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В2 |
1 |
3,5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В3 |
1 |
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Выигрыш, руб. |
||
БВ |
|
|
|
|
|||||||||
В1 |
|
|
|
|
|||||||||
В2 |
|
|
|
|
|||||||||
В3 |
|
|
|
|
|||||||||
3. Определяем все предусмотренные в таблице параметры машин, учитывая принятые параметры стратегий и ситуаций. Расчеты выполняем с использованием электронной таблицы Excel. Функции, операторы и формулы Excel приведены в теме 2 электронного пособия и в учебном пособии [1].
С этой целью размещаем формат таблицы «Р» в ячейках электронной таблицы. Расчет параметров машины для проектных вариантов осуществляем по соотношениям (5), расчет себестоимости – по формуле (2).
4. Для всех вариантов моделей машины рассчитываем выигрыш по формуле (1).
5. Формируем в электронной таблице матрицу выигрышей по данным таблицы «Р»:
Матрица выигрышей
Стратегии, модели машины |
Ситуации |
Итоговый выигрыш
|
|||
|
|
|
|||
Базовая модель (БВ) |
|
|
|
|
|
Первая модель (В1) |
|
|
|
|
|
Вторая модель (В2) |
|
|
|
|
|
Третья модель (В3) |
|
|
|
|
|
ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ |
|
||||
6. Определяем итоговый выигрыш для каждой стратегии в зависимости от заданного критерия оптимальности по условиям «О». По заданному критерию выбираем оптимальную модель машины и делаем соответствующий вывод.
Строим диаграмму итоговый выигрыш-модель.
7. Для критериев «минимальный средний риск», Сэвиджа строим по матрице выигрышей матрицу рисков и затем проводим процедуру оптимизации.

руб.