Multivariate Estimation of the Production Time for Steel-Wire Batches by Means of Situational–Normative Models. Part 2


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The accurate calculation and regulation of the duration of the production cycles are required to plan efficiently and predict the production time. The production time forms a basis for development of operational plans and graphs. Depending on the setting of start dates for intermediate products at one operating stage or another or dates for production, the motion of the products through certain production departments would be impossible without cycle time. Multivariate estimation of the standard production time for a steel-wire batch is to determine optimal length of industrial operations required to make the batch. To resolve this problem, it is essential to construct models of the production processes performed in each department of the steel-wire production system. The composition, duration, and operating conditions for the industrial, natural, labor, monitoring, and transport operations are specified. The types of the equipment employed and its quantity in each department are indicated. The unit types of material flux such as bale, skein, and coil are listed here. The nature and type of motion of the intermediate products (products) in each operation are revealed. Depending on the methods of transportation from one operation to the next (by the piece, by the packet, or by the batch), the number of input packets and batches are given. The types of line (continuous, semicontinuous, or discrete) are properly accounted. All the above mentioned is represented by the multi-loop algorithm, and its validation is carried out by the modeling method using natural data of the operating enterprise.

Об авторах

S. Kulakov

Siberian State Industrial University

Автор, ответственный за переписку.
Email: kulakov-ais@mail.ru
Россия, Novokuznetsk, 654007

A. Musatova

Siberian State Industrial University

Автор, ответственный за переписку.
Email: musatova-ai@yandex.ru
Россия, Novokuznetsk, 654007

V. Kadykov

Siberian State Industrial University

Автор, ответственный за переписку.
Email: kadikov_vn@mail.ru
Россия, Novokuznetsk, 654007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».