Цель исследования состоит в рассмотрении процесса реализации карты потока создания ценности, а также в проведении математической интерпретации задачи повышения эффективности производства посредством разработанной карты потока. В результате проведенного анализа был выделен метод бережливого производства – карты потока создания ценностей, как один из наиболее перспективных. Приведен внешний вид карты потока на примере производственного предприятия. Далее рассмотрена ключевая характеристика карты – поток ценности, который представляет собой совокупность производственных операций. Математическая интерпретация потока при разных случаях показала наличие множества стохастических элементов, которые необходимо учитывать при анализе производства. Определено, что наличие значительного количества разнообразных погрешностей не дает возможности откалибровать систему достаточно точно, потому в процессе планирования производства необходимо применение динамичного анализа, который может быть выполнен посредством распознавания производственной ситуации. Коррекция стохастических показателей производится посредством применения статистического оценивания, основанного на логистическом распределении вероятности. Для получения возможности автоматизировать процесс распознавания и приведен алгоритм распознавания производственных ситуаций. Разработанный алгоритм позволяет оценивать производственную ситуацию посредством статистического анализа и корректировать время подачи заготовки на конкретный станок из совокупности производственного оборудования. Предложен вариант повышения эффективности производства путем распознавания производственных ситуаций при внедрении карты потока создания ценности.
The purpose of the study is to consider the process of constructing a value stream map, as well as to carry out a mathematical interpretation of the problem of increasing production efficiency through flow maps. As a result of the analysis, the lean production method – value stream maps – was identified as one of the most promising. The appearance of the flow map is shown using the example of a manufacturing enterprise. Next, we consider the key characteristic of the map – the value flow, which is a set of production operations. Mathematical interpretation of flow in different cases showed the presence of many stochastic elements that must be taken into account when analyzing production. It has been determined that the presence of a large number of errors does not make it possible to accurately calibrate the system, therefore, when planning production, a dynamic analysis is required, which can be carried out by recognizing the production situation. Correction of stochastic indicators is carried out through the use of statistical estimation based on the logistic probability distribution. To be able to automate the recognition process, an algorithm for recognizing production situations is presented. The developed algorithm makes it possible to assess the production situation through statistical analysis and adjust the time of supply of the workpiece to a specific machine from a set of production equipment. An option has been proposed to increase production efficiency by recognizing production situations when introducing a value stream map.
1. Акимов С.С., Жумашева Б.К. Построение карт потока создания ценности на основе онтологического подхода // Онтология проектирования. 2022. Т. 12. № 3 (45). С. 405-417.
2. Monden Y. Toyota production system: an integrated approach to just-in-time. Industrial Engineering and Management Press, 1993. 423 p.
3. Малахова А.А., Старова О.В., Арефьев В.А. Бережливое производство как фактор повышения эффективности менеджмента // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10. № 3. С. 615-634.
4. Sudhakara P. R., Sałek R., Venkat D., Chruzik K. Management of non-value-added activities to minimize lead time using value stream mapping in the steel industry // Acta Montanistica Slovaca. 2020. Vol. 25. Is. 3. P. 444-445.
5. Информационные технологии в региональном развитии / Под ред. В.А. Путилова. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2007. Вып. VII. 198 с.
6. Chen J.C., Shady B.D., Li Y. From value stream mapping toward a lean/sigma continuous improvement process: an industrial case study. International Journal of Production Research. 2010. Т. 48. № 4. P. 1069-1086.
7. Munyai T., Makinde O. A., Mbohwa C., Ramatsetse B. Simulation-aided value stream mapping for productivity progression in a steel shaft manufacturing environment // South African Journal of Industrial Engineering. 2019. Vol. 30. No 1. P. 171-186.
8. Lu J.-C., Yang T., Wang C.-Y. A lean pull system design analysed by value stream mapping and multiple criteria decision-making method under demand uncertainty // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2011. Т. 24. № 3. P. 211-228.
9. Гуньков С. А., Акимов С.С. Построение карты потока создания ценностей в системе бережливого производства предприятия // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всероссийской научно-методической конференции (г. Оренбург, 31 января – 02 февраля 2018 г.). Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2018. С. 654-657.
10. Русских П.А., Капулин Д.В., Дрозд О.В., Смоглюк С.Ю. Разработка автоматизированной системы динамического картирования потока создания ценности // Вестник Новосибирского государственного университета. Сер. Информационные технологии. 2022. Т. 20. № 1. С. 67-80.
11. Середкин О.В., Кетоева Н.Л. Применение инструмента методологии Lean Six Sigma Карта потока создания ценности (КПСЦ) с целью диагностики существующих процессов, планируемых к улучшению, для определения необходимости применения DMAIC // Альманах Крым. 2021. № 24. С. 70-85.
12. Акимов С.С., Жумашева Б.К. Минимизация временных потерь на производстве при построении карт потока создания ценности // Научно-технический вестник Поволжья. 2021. № 6. С. 83-85.
13. Дирко С.В. Картирование потока создания ценности в цепи поставок вторичных металлов // Логистические системы в глобальной экономике. 2017. № 7. С. 122-126.
14. Азизов Л.Д., Николаева Н.Г., Горюнова С.М. Оптимизация процессов на предприятии сферы управления // Вестник технологического университета. 2020. Т. 23. № 6. С. 90-93.
15. Трипкош В.А., Акимов С.С. Синтез алгоритма машинного распознавания ситуаций на основе составной байесовской процедуры принятия решений // Научно-технический вестник Поволжья. 2022. № 6. С. 91-95.
16. Елагина В.Б., Царева Г.Р. Применение картирования потока создания ценности как инструмента бережливого производства // Век качества. 2021. № 3. С. 94-107.
17. Трипкош В.А., Акимов С.С. Применение инструментов бережливого производства на основе байесовского алгоритма распознавания // Современные наукоемкие технологии. 2023. № 3. С. 40-44. DOI: 10.17513/snt.39553.