Розробка ресурсно-процесного підходу підвищення ефективності використання електротехнічного обладнання харчових виробництв

Автор(и)

  • Nataliia Zaiets Національний університет біоресурсів і природокористування України вул. Героїв Оборони, 15, м. Київ, Україна, 03041, Україна https://orcid.org/0000-0001-5219-2081
  • Volodymyr Shtepa Поліський державний університет вул. Дніпровської флотилії, 23, м. Пінськ, Республіка Білорусь, 225710, Білорусь https://orcid.org/0000-0002-2796-3144
  • Pavel Pavlov Поліський державний університет вул. Дніпровської флотилії, 23, м. Пінськ, Республіка Білорусь, 225710, Білорусь https://orcid.org/0000-0001-9001-9298
  • Ihor Elperin Національний університет харчових технологій вул. Володимирська, 68, м. Київ, Україна, 01601, Україна https://orcid.org/0000-0003-0475-5390
  • Maryna Hachkovska Національний університет біоресурсів і природокористування України вул. Героїв Оборони, 15, м. Київ, Україна, 03041, Україна https://orcid.org/0000-0002-2740-5409

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.181375

Ключові слова:

електротехнічне обладнання, діаграма Ганта, ресурсно-процесний підхід, машинний час, асортиментне завдання

Анотація

Специфічні показники споживання теплової та електричної енергії на одиницю виробництва продуктів харчування характеризуються об'єктно-орієнтованими властивостями, оскільки вони визначаються на основі методів, що підходять лише для конкретного підприємства. Показано, що системний підхід є основним підходом до підвищення ефективності і надійності електрообладнання.

Запропонована концепція підвищення ефективності використання електротехнічного обладнання харчових виробництв за рахунок оптимізації машинного часу. Розроблено методи оптимізації машинного часу для використання обладнання з використанням ресурсо-процесного підходу. Практично доведено, що, комбінуючи послідовні діаграми Ганта по осі часу справа наліво, можна значно скоротити машинний час для передачі сировини. Завдяки ресурсно-процесній оптимізації стало можливим значно скоротити час виконання частини технологічного завдання. Така методика повинна застосовуватися окремо для всіх технологічних одиниць, які є споживачами або джерелами сировини, після чого повинна створюватися інтегрована математична модель з подальшою її оптимізацією.

В результаті апробації запропонованого способу, отримано економію енергії шляхом оптимізації часу використання електрообладнання хлібопекарського підприємства. Встановлено, що завдяки зменшенню значного загального холостого ходу електродвигунів, нецільового нагрівання, охолодження печей і роботи компресора, підвищується ефективність використання електроенергії в харчовому виробництві

Біографії авторів

Nataliia Zaiets, Національний університет біоресурсів і природокористування України вул. Героїв Оборони, 15, м. Київ, Україна, 03041

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматики та робототехнічних систем ім. акад. І. І. Мартиненка

Volodymyr Shtepa, Поліський державний університет вул. Дніпровської флотилії, 23, м. Пінськ, Республіка Білорусь, 225710

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра вищої математики та інформаційних технологій

Pavel Pavlov, Поліський державний університет вул. Дніпровської флотилії, 23, м. Пінськ, Республіка Білорусь, 225710

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра вищої математики та інформаційних технологій

Ihor Elperin, Національний університет харчових технологій вул. Володимирська, 68, м. Київ, Україна, 01601

Доктор технічних наук, професор

Кафедра автоматизації та комп’ютерних технологій систем управління

Maryna Hachkovska, Національний університет біоресурсів і природокористування України вул. Героїв Оборони, 15, м. Київ, Україна, 03041

Кандидат технічних наук

Кафедра автоматики та робототехнічних систем ім. акад. І. І. Мартиненка

Посилання

  1. Zaiets, N., Vlasenko, L., Lutskaya, N., Usenko, S. (2019). System Modeling for Construction of the Diagnostic Subsystem of the Integrated Automated Control System for the Technological Complex of Food Industries. Proceedings of the 5th International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering - ICMRE’19, 93–99. doi: https://doi.org/10.1145/3314493.3314523
  2. Korobiichuk, I., Ladanyuk, A., Vlasenko, L., Zaiets, N. (2018). Modern Development Technologies and Investigation of Food Production Technological Complex Automated Systems. Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Mechatronics Systems and Control Engineering - ICMSCE 2018, 52–56. doi: https://doi.org/10.1145/3185066.3185075
  3. Sun, X., Yang, Y., Liu, C., Guo, H. (2015). Design and development of near field communication intelligent data acquisition terminal system in fresh agricultural product supply chain. Nongye Gongcheng Xuebao/Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 31 (8), 200–206.
  4. Boyko, V., Rudnichenko, N., Kramskoy, S., Hrechukha, Y., Shibaeva, N. (2016). Concept Implementation of Decision Support Software for the Risk Management of Complex Technical System. Advances in Intelligent Systems and Computing, 255–269. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_17
  5. Zhen, X., Wang, A. (2014). The Technology about Coordination of the Production Process Associated with Complex Product Based on Task-Kitting-Crafts. 2014 Fourth International Conference on Instrumentation and Measurement, Computer, Communication and Control. doi: https://doi.org/10.1109/imccc.2014.22
  6. Dai, J., Tang, J., Huang, S., Wang, Y. (2019). Signal-Based Intelligent Hydraulic Fault Diagnosis Methods: Review and Prospects. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 32 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s10033-019-0388-9
  7. Yang, G.-H., Wang, J. L. (2003). Nonfragile H∞ Output Feedback Controller Design for Linear Systems. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 125 (1), 117–123. doi: https://doi.org/10.1115/1.1543157
  8. Tuan, H. D., Apkarian, P., Hosoe, S., Tuy, H. (2000). D.C. optimization approach to robust control: Feasibility problems. International Journal of Control, 73 (2), 89–104. doi: https://doi.org/10.1080/002071700219803
  9. Lutskaya, N. M., Vlasenko, L. O. (2013). Development of multidimensional optimal controllers for sugar mill evaporation plant which operates under interval indetermination conditions. Scientific works of NUFT, 52, 48–61.
  10. Zaiets, N., Kondratenko, I. (2019). Development of an Intelligent System for Predicting the Reliability of Electric Motors. 2019 IEEE 39th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). doi: https://doi.org/10.1109/elnano.2019.8783564
  11. Wang, S., Cao, Y., Huang, T., Wen, S. (2019). Passivity and passification of memristive neural networks with leakage term and time-varying delays. Applied Mathematics and Computation, 361, 294–310. doi: https://doi.org/10.1016/j.amc.2019.05.040
  12. Borisov, V. V., Zernov, M. M. (2009). Implementation of situational approach based on fuzzy hierarchical situation-event network. Artificial intelligence and decision making, 1, 17–30.
  13. Kizilova, N. N., Zholtkevych, G. N. (2011). Parallel computing. Сontemporary problems of mathematics, mechanics and computing sciences. Kharkiv: Apostrophe, 192–204.
  14. Scaffidi, C., De Caro, S., Foti, S., Scimone, T., Testa, A. (2018). Electrically Assisted Internal Combustion Engines: A Comparative Analysis. International Journal of Automotive Technology, 19 (6), 1091–1101. doi: https://doi.org/10.1007/s12239-018-0107-z
  15. Ivannikov, V. P., Kovalenko, N. S., Metelski, V. M. (2000). Realization of the competing processes in synchronous modes. Programming and Computer Software, 5, 44–52.
  16. Billinton, R., Alan, R. (1988). Evaluation of the reliability of electric power systems. Moscow: , Energoatomizdat, 288.
  17. Goldberg, O. D., Helemskaya, S. P. (2010). Reliability of electrical machines. Moscow: Academy, 288.
  18. Kaplun, V. V., Pavlov, P. A., Shtepa, V. N. (2016). Asynchronous mode of functioning of the micro-energy system. Bulletin of the Kiev National University of Technology and Design. Series: Technical Sciences, 5, 45–57.
  19. Kovalenko, N. S. (1998). The operation of reversal of cycles with parallel processing and its efficiency. First international conference is practical with the program “UkrPROG-98”, 280–285.
  20. Oakland, J. S. (2007). Statistical Process Control. Routledge, 472. doi: https://doi.org/10.4324/9780080551739
  21. Hupje, E. (2018). Reliability Centered Maintenance: 9 Principles of a Modern Preventive Maintenance Program. Available at: https://www.roadtoreliability.com/reliability-centered-maintenance-principles/

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-10-23

Як цитувати

Zaiets, N., Shtepa, V., Pavlov, P., Elperin, I., & Hachkovska, M. (2019). Розробка ресурсно-процесного підходу підвищення ефективності використання електротехнічного обладнання харчових виробництв. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(8 (101), 59–65. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.181375

Номер

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання