Modelowanie i symulacja systemu produkcyjnego w celu pozyskania stabilnego harmonogramu : przykład numeryczny. Cz. II

Do opracowania predykcyjnego harmonogramu wykorzystuje się wiedzę o czasie wystąpienia awarii maszyny pozyskaną na podstawie danych historycznych o częstotliwości występowania zakłócenia pracy maszyny Artykuł jest kontynuacją pierwszej części, gdzie przyjęto hipotezę, że czas bezawaryjnej pracy maszyny ma rozkład normalny „ucięty" oraz czas trwania naprawy maszyny ma rozkład normalny „ucięty". Hipotezy badane są za pomocą testów Kotmogorowa w programie Statistica. Znając wartości charakterystyk wiarygodności z poprzednich okresów, prognozuje się przyszłe wartości, wykorzystując klasyczną metodę regresji. Harmonogram podstawowy tworzony jest przy wykorzystaniu systemu Enterprise Dynamics (ED). Harmonogram predykcyjny opracowuje się przez przeszeregowanie zadań, które będą zakłócone, na maszyny równoległe. W predykcyjnym harmonogramie, w prognozowanym terminie wystąpienia awarii maszyny planuje się dokonanie przeglądu technicznego.

---

The problem was to generale workable, proactive baseline schedule based on knowledge acpuired from historical data about freguency of a machine operation disturbances. The paper is continuation of the first part where the hypothesis that reliable work of the machine and time of machine repair have cut-off normal distributions. The hypothesis were proved doing Kolmogorov' tests in the Statistica software. Having the values of reliability characteristics from previous times, predictions of future reliability characteristics were found using classical regression technigue. The basie schedule using the Enerprise Dynamics (ED) system was generated. The predictive schedule was generated by rescheduling jobs that are predicted to be disturbed. In the predictive schedule, in the time of predicted disturbance occurrence of the machina the technical survey Is going to be done.