Архив статей журнала
В работе представлен процесс взаимодействия информационных систем в ходе планирования производства и управления запасами с учетом динамичности производственной среды и ограниченности возможностей предприятия. Рассмотрены особенности промышленных предприятий, не позволяющие использовать стандартные реализации предлагаемых на рынке программных продуктов и систем. Основным модулем для оптимизации процесса планирования и управления запасами является ERP-система. Построение прогноза продаж и уровня страховых запасов выполняется при помощи отечественного программного продукта Forecast NOW, планирование производства осуществляется в SCM-системе SAP APO. Результатом работы и взаимодействия данных систем являются план-график производства, который, в свою очередь, передается в систему MES для производства, а также корректные данные о потребностях закупки продуктов, сырья, материалов и полуфабрикатов. В качестве методов используются системный подход, а также анализ и синтез исследований отечественных ученых в области планирования и управления запасами. Сформулированы требования к разрабатываемым в рамках интеграции систем программным модулям. Показано, что предложенный программный комплекс удовлетворяет этим требованиям. Приведен пример возможной интеграции разработанного программного комплекса с системой мониторинга производственных процессов, представлена соответствующая схема интеграции. Показано, что область применения данного подхода не ограничивается крупными предприятиями и может быть скорректирована для использования с соответствующими программными комплексами предприятий меньшего масштаба. Гибкость полученного программного решения открывает возможности для дальнейшего расширения области применения и реализации более масштабных самостоятельных производственных систем и комплексов программ.
Задача детектирования объектов является общей для любого типа изображений, отличаются только показатели качества детектирования и технологическое обеспечение процесса. Базой для данного исследования послужили материалы аэрофотосъемки промышленных объектов. Камеральная обработка снимков аэрофотосъемки путем перекрытия исходных фотоснимков для получения ортофотопланов отснятой местности является сложным и затратным процессом, автоматизация которого носит фрагментарный характер. Настоящая статья содержит решение по автоматизации этапа построения контуров промышленных объектов в рамках процесса их детектирования на ортофотоплане. В качестве подхода, обеспечивающего автоматизацию, использовано моделирование обученной сверточной нейронной сети с одноэтапным прохождением по SSD-алгоритму и на основе метода обратного распространения ошибки. Результатом работы стал программный комплекс, способный выделить и классифицировать несколько объектов на ортофотоплане. Описаны типы и способы хранения генерируемых данных для оптимальной работы с программным комплексом, а также процесс перехода от системы координат снимка к пространственной системе координат с использованием файлов привязки ортофотопланов. Практическая значимость результатов заключена в том, что все шаги по разработке программного комплекса описаны: приведено обоснование выбора технологий и алгоритмов, выявлены и сформулированы требования к программному комплексу, описан процесс обучения нейронной сети, приведена структура проекта. Это позволяет не только воспроизвести предложенное решение задачи автоматизации, но и масштабировать его с учетом входных параметров детектирования промышленных объектов на ортофотопланах.