Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса, цель и задачи исследования 8
1.1. Автоматизация проектирования производственных систем и задачи размещения 8
1.2. Задачи размещения и планировки 10
1.3. Математические методы решения задач размещения 33
1.4. Цель и задачи исследования 40
Глава 2. Исследование ироцесса проектирования компоновок производственных систем 41
2.1. Структура моделей объекта на начальном этапе проектирования 41
2.2. Задача объемно-планировочных решений и способы ее представления 44
2.2.1. Постановка общей задачи 47
2.2.2. Модели поиска решений 54
2.2.3. Концептуальная модель принятия решений 57
2.3. Многокритериальная оптимизация решений задач компоновки и размещения . 61
2.4. Выводы 66
Глава 3. Автоматизированное проектирование компоновок оборудования производственных систем 61
3.1. Функциональная модель автоматизированной системы компоновки 61
3.2. Применение автоматизированной системы компоновки 88
3.3. Выводы 100
Глава 4. Программно-информационное обеспечение проектирования производственных систем 101
4.1. Современные системы автоматизированного параметрического проектирования 101
4.2. Основные принципы построения параметрической САПР и ее ядра 104
4.3. Обоснование выботра системы T-FLEX CAD как подсистемы параметрического проектирования 116
4.4 Интегрированная система автоматизированного выбора и компоновки оборудования 121
4.5. Выводы 128
Общие выводы и результаты 130
Список литературы
- Задачи размещения и планировки
- Задача объемно-планировочных решений и способы ее представления
- Применение автоматизированной системы компоновки
- Обоснование выботра системы T-FLEX CAD как подсистемы параметрического проектирования
Введение к работе
Актуальность. При реализации проблем, связанных с созданием автоматизированных цехов и участков, значительно возрастает значение проектирования, включающего экономический анализ принимаемых технических и организационных решений на всех стадиях жизненного цикла производственной системы (и, в первую очередь, на предпроектной стадии при выборе объектов и средств автоматизации), а также правильный учет всех составляющих технического, экономического и социального эффекта и затрат на их достижение.
Для эффективного решения начального этапа проектирования технологических систем, наряду с использованием математических методов, требуется интеграция с конструкторскими системами автоматизированного проектирования. Это обусловлено необходимостью, во-первых, проверки технологических решений на двухмерных и трехмерных моделях, а во-вторых, быстрым получением сопутствующих конструкторских документов: чертежей, схем, спецификаций. Необходимость применения таких интегрированных автоматизированных систем хорошо видна на примере решения задач выбора и компоновки оборудования автоматизированных участков и цехов.
В области автоматизации расчетов при проектировании автоматизированных участков и цехов накоплен большой опыт. Сюда входят работы по автоматизированному выбору технологического процесса обработки, проектированию станков и устройств. Однако вопрос автоматизации проектирования компоновки производственных систем мало изучен. В связи с тенденцией по созданию систем сквозных систем проектирования автоматизированного производства, охватывающих все стороны проектирования объектов, этот вопрос является актуальным.
Цель работы. Повышение эффективности проектирования производственных систем (на начальных этапах) на основе оптимизации компоновочных решений.
PDF created with FinePrint pdfFactory trial version
Методы исследования. Научные положения технологии машиностроения, теория графов, бинарные отношения, системный анализ, теория оптимизации. Научная новизна работы заключается в:
установлении связей между технологическими маршрутами изготовления деталей и компоновкой технологического оборудования, учитывающих данные о технологических модулях и данные о производственных помещениях;
разработке математической модели автоматизированной системы компоновки технологических модулей;
разработке алгоритмов решения задач компоновки технологического оборудования, основанных на иерархичности и векторности критерия оптимизации;
разработке программно-информационного обеспечения проектирования компоновки производственных систем.
Практическая ценность заключается в создании методического обеспечения проектирования производственных систем (на начальных этапах) и разработке программного модуля автоматизированной компоновки технологического оборудования.
Реализация работы. Научные результаты исследований были использованы при выполнении проектных работ по созданию автоматизированного цеха ОАО «Станкоагрегат».
Апробация работы. Результаты работы докладывались на заседании кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГТУ «Станкин», на Международной научно-технической конференции «Прогрессивные технологии в современном машиностроении» (Пенза, 2008), на Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем» (Москва, 2007).
Публикации. По теме диссертации опубликовано пять печатных работ.
PDF created with FinePrint pdfFactory trial version
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов и результатов, двух приложений, списка литературы из 54 наименований, изложена на 150 страницах машинописного текста, содержит 50 рисунка, 16 таблиц.
Задачи размещения и планировки
Задачи геометрического проектирования — это задачи, возникающие в процессе создания новых материальных объектов, связанные с обработкой и последующим преобразованием геометрической информации, а также с синтезом новых геометрических форм на базе исходной геометрической информации. В работе [28] вводится формальное понятие задач оптимизационного геометрического проектирования и выделяется класс задач, которому соответствуют задачи размещения. Модели, применяемые для решения задач размещения делятся на аналоговые, натурные, математические.
В аналоговых моделях производится замена свойств изучаемых объектов свойствами модели. При нахождении решения производится обратное преобразование к свойствам моделируемого объекта. Они применяются при решении задач размещения в тех случаях, когда необходимо получить первое приближение к решению. Для того, чтобы получить аналоговую модель задачи размещения необходимо задать в явном виде целевую функцию размещения, либо задать качественную зависимость значения критерия от размещения каждого объекта. После чего эта зависимость может быть смоделирована некоторым физическим законом. Примером может служить решение задачи размещения на аналоговых ВМ [48], и с помощью простых механических моделей [51].
Натурные модели - это двух или трехмерные представления объектов в определенном масштабе. Они получили наибольшее распространение. При двухмерном натурном моделировании на изображенном в масштабе поле размещения проектировщик расставляет контурные модели объектов. Получаемые варианты фиксируются - с них делается копия на каком-либо устройстве для получения чертежа. К натурному моделированию относится также метод решения задач размещения на экране дисплея с помощью светового пера. Методом двумерного моделирования производится проектирование планировки автоматических линий, цехов. В тех случаях, когда влияние на результат размещения оказывает форма объектов в трех измерениях, либо если размещение объектов существенно трехмерно, а также для лучшей визуализации решения нрименяются трехмерные модели. Как правило, размещение объектов фиксируется на фотографии. Полученный макет сохраняется и с него делаются чертежи [51]. При решении задач на натурных моделях лучший вариант выбирается большей частью по субъективному критерию проектировщика. Вариант оценивается на основе производимого впечатления и удовлетворения ряда требований и ограничений, которые зачастую невозможно формализовать [4]. Для уменьшения субъективизма в принятии решения применяют таблицы решений, как, например, при использовании метода SPL.
Необозримое многообразие пространственных форм, сложность конфигураций, участвующих в синтезе и синтезируемых объектов, зависимость взаимодействия материальных объектов, участвующих в синтезе нового объекта, от их геометрической формы, а также значительный объем ограничений и требований - характерные особенности задач геометрического проектирования и, в частности, задач проектирования планировки технологических систем. Поэтому, несмотря на широкую применимость методов натурного моделирования, получаемые результаты нельзя считать удовлетворительными с точки зрения затрат времени на получение решения, материальных затрат, а также из-за неоптимального качества получаемых результатов. Как и для многих других инженерных задач, применение методов математического моделирования к задачам планировки и размещения позволяет получать более качественные решения.
Математические модели - это совокупность математических объектов и отношений между ними, адекватно отражающая свойства моделируемого объекта [21]. В [9] приведена классификация математических моделей, задач планировки и размещения, показанная на рис.
Анализ задач, решаемых при проектировании планировки технологических систем показал, что их можно рассмотреть на предлагаемых ниже моделях: на первой рассматриваются задачи в непрерывном пространстве размещения, на второй — в дискретном.
Непрерывная задача. Поле размещения может состоять из К областей (рис. 1.2) в метрическом двумерном пространстве R2 Q = {Ql,D.2 ...,Qk,...,QK}. В нем размещено т старых объектов Р -\Рх,...,Р1,...,Рт}. Положение каждого объекта Pt определяется координатой его центра (x,,y,). Размещается п объектов Т = {Т],...,Т],...,Т„). НОВЫЕ ОБЪЕКТЫ
Таким образом, на множестве позиций \єх,є2,,..,...,..)$ задан полный граф Г со взвешенными дугами. Поэтому задаче Fc в области Fc можно поставить в соответствие задачу FD на графе Г.
В зависимости от того, какие параметры, описывающие математическую модель, являются управляющими переменными, выделяют следующие виды задач: задачи размещения, задачи планировки, задачи распределения-размещения, задачи размещения предприятий. В таблице 1.1. приведен список параметров математической модели для задач Fc aFD. В таблице 1.2. показано, какие параметры являются управляющими параметрами для рассматриваемых видов задач. В таблице 1.3 представлены ограничения, которые могут накладываться на значения управляющих переменных, то есть определяют область допустимых значений D. Критерии задач Fc и FD оценивают занимаемую площадь, вес сети, описываемой графом Gj и графом G2 на множестве размещаемых объектов. Математические выражения критериев представлены в таблице 1.4. Для задач размещения характерна однокритериальная постановка. Критерий % чаще всего построен как линейная свертка частных критериев х, описанных в таблице 1.4:
Задача объемно-планировочных решений и способы ее представления
Если целевые функции и функциональные ограничения в виде равенств дифференцируемы при отсутствии ограничений на отдельные переменные, требований неотрицательности и дискретности переменных, то такие методы математического программирования относятся к классическим. Проектные задачи компоновки, как правило, таким условиям не удовлетворяют. В них переменные чаще всего принимают лишь дискретные значения, а системы ограничений наряду с равенствами содержат и неравенства. Поэтому следует остановиться лишь на неклассических задачах математического программирования, которые образуют две группы: специальные и неспециальные.
Особенность методов первой группы состоит в том, что траектория поиска экстремума начинается в некоторой опорной точке с последующим переходом на другую в направлении минимума целевой функции. Экстремумы в задачах математического программирования делятся на четыре вида: безусловный - экстремум в отсутствии ограничений; условный - экстремум в условиях ограничений; глобальный — наименьший из всех экстремумов; локальный — экстремум в некоторой ограниченной малой окрестности экстремальной точки.
Целевые функции в задачах линейного, квадратичного и выпуклого программирования относятся к классу выпуклых, обладающих единственным безусловным глобальным экстремумом, расположенным либо внутри области допустимых решений, либо на ее границе.
Особенностью неспециальных задач математического программирования является их многоэкстремальность, обусловленная сложным характером поверхности целевой функции и функциональных ограничений, разрывающих область на много изолированных частей (многосвязная область). Локальные экстремумы в большинстве задач сравнительно просто найти, однако их полный перебор, даже с использованием мощных ЭВМ, за приемлемое время неосуществим, поэтому речь может идти только об асимптотическом приближении к глобальному экстремуму.
Существующие методы и алгоритмы решения задач нелинейного программирования являются частными, так как они ориентированы на условия дифференцируемости функции цели и функций, образующих систему ограничений, а также их выпуклость. Однако пока не существует методов решения задач нелинейного математического программирования для невыпуклых многомерных областей и системы ограничений общего вида. Единственное исключение составляет метод случайного поиска, универсальность которого позволяет решать любые задачи математического программирования. Но из-за медленной сходимости результатов его применение в практических задачах без специальных модификаций или его совмещения с регулярными методами невозможно. Для решения подобных задач используются прямые методы поиска экстремума, которые можно разделить на детерминированные и статистические.
В проектировании большинство задач содержит все или часть переменных, на которые наложены условия целочисленности. В таблице 2.5 приведены примеры некоторых проектных задач, в которых дробные значения переменных (.г,) не имеют смысла.
Если все переменные должны быть целыми числами, то модель полностью целочисленная. В противном случае задача является частично целочисленной. Многие задачи целочисленного программирования могут быть представлены в виде задач с булевыми переменными при рассмотрении взаимоисключающих альтернатив.
В общем случае, математическая модель задачи дискретного программирования отличается от модели линейного программирования лишь введением условия целочисленности переменных (Xj -целые).
В проектных задачах даже тогда, когда условие конечности не нарушается, число допустимых вариантов бывает огромно. Поэтому требуется использование методов, обеспечивающих частичный перебор сравнительно небольшого числа допустимых вариантов и неявный перебор всех остальных. Однако для решения целочисленных задач пока не разработаны такие эффективные методы, как симплексный алгоритм для задач линейного программирования. Это обстоятельство приводит к тому, что при решении целочисленных проектных задач в конкретной реализации может происходить вырождение того или иного метода в полный перебор, и эффективность использования комбинаторных методов при решении новых задач может быть оценена после некоторых эмпирических проверок.
Существуют два основных подхода к отысканию экстремума при решении задач целочисленного программирования. Первое направление объединяет методы отсечения, в которых исходная задача в результате отбрасывания условий целочисленности сводится к соответствующей задаче линейного программирования. На каждой итерации добавляется линейное ограничение, удовлетворяющее целочисленному решению исходной задачи, но исключающее текущее целочисленное решение. Вычислительный процесс прекращается, как только достигнуто любое целочисленное решение. Сходимость в этих методах обеспечивается, как правило, за очень большое число итераций.
Второе направление образуют различные модификации методов возвратов. К ним, в частности, относятся метод неявного перебора для задач с булевыми переменными и широко распространенный при решении как частично, так и полностью целочисленных задач метод ветвей и границ.
Концептуальная модель принятия решений. В процессе поиска и принятия компоновочного решения необходимо осуществлять множество обратных связей, посредством которых текущие решения сопоставляются с запланированными и вводятся различные управляющие воздействия, направленные на уточнение параметров или на пересмотр исходных условий. Непрерывное сочетание элементов логического и интуитивного - характерная особенность всякого творческого процесса. Кроме того, интуиция играет ведущую роль при целостном восприятии объектов. В частности, решение задачи выбора объемно-планировочных решений зданий и схема компоновки генерального плана невозможно чисто дискурсивным путем. Поэтому автоматизированные системы, предназначенные для решения подобного класса задач, представляют собой специфический, целенаправленный синтез логических и интуитивных методов.
Проектная информация в этих системах проходит через некоторые фазовые состояния, а роль управляющей системы выполняет коллектив проектировщиков при взаимодействии с комплексом программных и технических средств. Именно в этом смысле информатизация характеризует состояние управляемого объекта, которого реально еще не существует, а лишь создается его модель в виде системы показателей, эскизов, чертежей.
Применение автоматизированной системы компоновки
Длина пролета может быть выражена через число N шагов колонн, укладывающихся в одном пролете: Ln = N, где / - шаг колонн.
Длина пролет должна быть достаточной для размещения крупных и уникальных станков, необходимых для обработки детали в пределах одного пролета. При использовании в качестве основного средства транспортирования мостовых кранов несоблюдение этого условия приводит к усложнению транспортирования изделий.
Наиболее часто встречающаяся длина пролетов производственных зданий 50-60 м. Высоту пролета здания определяют по формуле Н = Нх +h, где Hi - расстояние от пола цеха до головки рельса крана; h - расстояние от головки рельса до перекрытия.
Высоту пролета определяют исходя из условий возможности транспортирования мостовым краном грузов в данном пролете. В табл. 3.1 приведены формулы для расчета высоты пролета. Для определения проектной высоты используют максимальное значение, полученное исходя из различных расчетных формул.
Полученные значения высоты пролета цеха могут быть уточнены исходя из размеров унифицированных пролетов (табл. 3.2).
Для типизации строительных конструкций промышленных зданий были разработаны унифицированные типовые секции. Унифицированная типовая секция -это объемная часть здания, состоящая из одного или нескольких одинаковых пролетов постоянной высоты. Из таких секций комплектуют производственные помещения. Параметры этих секций указаны в табл. 3.3.
На определение основных параметров производственного помещения оказывает существенное влияние наличие в нем современных средств автоматизации. В первую очередь это касается новых конструктивных решений элементов транспортной системы. Автоматизированная подвесная транспортная система может быть выполнена в виде одно- и многоярусных монорельсовых подвесных конвейеров и т. д. В некоторых случаях такую транспортную систему применяют вместе с мостовыми кранами, хотя чаще заменяют их. При использовании подвесной транспортной системы и пролетных кранов одновременно высоту пролета определяют с учетом ярусности транспортной системы: определяют высоту, на которой размещается подвесная транспортная система, по формулам, аналогичным формулам для расчета высоты пролета, которые приведены выше; находят высоту, на которой размещается мостовой кран; исходя из высоты размещения крана определяют высоту пролета цеха. Когда подвесная транспортная система используется отдельно, высоту цеха определяют в зависимости от высоты ее размещения.
Задачи компоновки и планировки машиностроительных цехов можно разделить по уровням иерархии: первый - задача компоновки зданий - поле размещения производственное здание, объекты размещения - отдельные цехи; второй - задачи компоновки цехов - поле размещения цех, объекты размещения - отдельные участки; третий - планировка оборудования участка - поле размещения - участок, объекты размещения - элементы оборудования.
Отдельную іруппу задач составляют задачи формирования объектов размещения для всех трех уровней: формирование участков (определяется состав оборудования, входящего в каждый участок); формирование цеха (определяется состав участков цеха), формирование состава цехов, размещаемых водном производствен ном здании.
Задачи компоновки и планировки на всех трех уровнях имеют общие математические модели и методы их решения. Для всех их общим является использование в качестве критерия размещения суммарной мощности грузопотока где п - число размещаемых объектов; Vk. «вес» единицы расстояния, он является функцией, зависящей от величины мощности грузопотока между объектами j и к; d(TjTK) - расстояние между объектами j и к Различие заключается в том, что объекты размещения - цеха и участки могут по необходимости менять свою форму, что естественно требует их перепланировки, в то время как при размещении оборудования в участках размещаемые объекты — элементы оборудования имеют фиксированную форму. Поэтому как существующие методы, так и практические рекомендации разработки компоновок цехов машиностроительных заводов основаны на обеспечении минимальной суммарной мощности грузопотока. В качестве основного способа рациональной разработки компоновок применяют построение схемы грузопотоков цеха.
Как правило, цех имеет регулярную компоновку (рис. 3.17), один либо два ряда участков разделяются цеховыми проездами. Таким образом задача компоновки технологического подразделения цеха может быть представлена как задача распределения участков цеха по столбцам, один или два участка по ширине столбца, причем их размещают в столбцах так, чтобы минимизировать значение критерия размещения - «вес» графа связей, показанного на рис. 3.17.
Особенности компоновки и планировки оборудования на автоматизированных участках и в цехах автоматизированного производства. Тенденция к автоматизации производственной деятельности человека до 80-х годов носила несколько односторонний характер: если требовалось автоматизировать промышленное производство, то для того чтобы результат от внедрения средств автоматизации превзошел дополнительные капитальные затраты, необходимо было обеспечить массовый устойчивый выпуск изделий с помощью данного автоматизируемого подразделения (цех, участок). Резкое уменьшение всех основных стоимостных характеристик средств вычислительной техники при одновременном возрастании их
Обоснование выботра системы T-FLEX CAD как подсистемы параметрического проектирования
Основным способом формирования чертежа планировки является создание параметрических чертежей технологического оборудования и использование их в дальнейшем как фрагментов сборочного чертежа. Фрагмент представляют собой ссылку на параметрическую модель, хранящуюся в другом файле.
Для того чтобы сделать модель фрагмента параметрической, необходимо создать переменные, которые допустимо изменять при использовании модели в качестве фрагмента, и сделать их внешними (помеченными). Во время вставки или редактирования фрагмента пользователь может задавать или изменять значения этих переменных. Их значения моїут быть заданы в виде констант или в виде переменных (выражений) чертежа планировки. Переменные создаются в редакторе переменных, который является частью системы T-FLEX CAD или расчетной подсистемой АСКТМ извне, используя команды OLE Automation. Редактор переменных представлен на рис. 4.6.
Способ задания переменных в редакторе применяется при создании параметрических чертежей ТМ и ПП самим оператором системы АСКТМ, при этом имена переменных должны соответствовать спецификации принятой в расчетной подсистеме. Второй способ создания переменных используется АСКТМ при работе в автоматическом режиме, когда требуется достроить какие-либо элементы по заданию расчетной подсистемы (например, достроить линию построения с переменным параметром длины, обозначающую расстояние от ТМ до любого другого объекта).
Система поддерживает два способа привязки фрагментов к элементам чертежа производственного помещения.
При помощи переменных привязки. В системе предусмотрены зарезервированные имена переменных, при присвоении значений которых используются значения координат точек привязки фрагментов. Имена таких переменных формируются из символа X (для координаты х) или Y (для координаты у) и номера точки привязки (от 1 до 9). Таким образом, фрагмент может иметь до 9 точек привязки, что достаточно для подготовки фрагментов любой сложности. Использование данного метода привязки фрагмента бывает удобным в тех случаях, когда при вставке фрагмента может меняться его форма в зависимости от положения точек привязки. Точки привязки при использовании данного метода могут быть заданы в виде абсолютных значений координат, либо положением узла.
При помощи вектора привязки. Данный способ проще первого в смысле подготовки модели фрагмента: он не требует создания специальных переменных привязки, а требует только создания вектора привязки. Модель может содержать несколько разных векторов привязки. При вставке или редактировании фрагмента пользователь может выбрать, какой из существующих во фрагменте векторов привязки будет выбран в данном случае. При привязке фрагмента данным способом можно привязать выбранный вектор привязки к узлам, к абсолютным координатам. Можно также выбрать только положение первой точки привязки вектора, а его направление задать значением угла его поворота относительно положительного направления горизонтальной оси системы координат. Также при привязке фрагмента данным способом можно задать масштаб фрагмента.
Выбор значений переменных привязки или соответствующих векторов привязки осуществляется расчетной подсистемой по определенным пользователем условиям, которые хранятся в базе данных.
Для работы с базами данных в системе T-FLEX CAD предусмотрен специальный редактор баз данных. Он позволяет создавать базы данных различных типов и редактировать информацию в них. Окно редактора баз данных показано на рис. 4.7.
Для отбора значений из внешних баз данных также существует специальный набор функций. Эти функции реализуются расчетным модулем АСКТМ и доступны пользователю при работе с этой подсистемой. При необходимости задания связи с базой данных непосредственно в чертеже оператор может использовать редактор баз
Таким образом, реализация параметрического ядра в системе T-FLEX CAD и наличие в ней дополнительных возможностей, необходимых для решения задач компоновки на базе модели КОМПОЕГОВКИ разработанной в Главе 3, делает ее пригодной для использования в составе интегрированной автоматизированной системы компоновки технологических модулей.
Интегрированная система (ИС) проектирования компоновки, является результатом теоретических и практических исследований в области создания автоматизированных средств проектирования производственных систем на начальных этапах. Она включает в себя две подсистемы: расчетный модуль и параметрическую систему проектирования (рис. 4.8).
Интегрированнаяавтоматизированная системапроектирования производственныхсистем Расчетный модуль "АСКТМ" Параметрическаясистема проектирования "T-FLEX CAD" Реализация параметрической системы проектирования была описана в и. 4.2. Настоящий раздел посвящен программной реализации расчетного модуля автоматизированной системы компоновки технологических модулей (АСКТМ). Основными задачами модуля АСКТМ, в рамках ИС, являются: ввод исходных данных для выбора и компоновки ТМ, списка операций технологического процесса;
Методы решения большинства задач описаны во второй и третьей главах работы. Основные алгоритмы решения приведены в Приложении 2. В данной главе целесообразно остановиться на описании средств решения.
Большинство задач подразумевают под собой наличие связи с системой T-FLEX CAD. Эта связь осуществляется при помощи универсально механизма OLE Automation, который был описан выше в настоящей главе. Но в списке есть отдельные специфические задачи, пути решения которых, были намечены во второй главе. Это задачи связанные с вопросами управления, выбором и принятием решений, многофакторной оптимизацией. Их решение осуществляется на программном уровне с помощью средств управления базами данных.
В нашем случае базы данных представляют собой базы знаний (базы условий, расчетов, алгоритмов оптимизации), которые нарабатываются в процессе эксплуатации системы, либо вводятся в нее заранее. Эти знания и использует лицо принимающее решение - оператор системы, при проектировании производственных систем. Для того, чтобы сделать знания доступными для применения в расчетах используются системы управления базами данных.
В настоящей реализации модуля АСКТМ использовалась СУБД построенная на технологии "клиент-сервер" фирмы Sybase Inc. - "Sybase SQL Anywhere Server". Управление данными в такой системе осуществляется при помощи языка SQL (Structured Query Language) - структурированного языка запросов.
Использование архитектуры "клиент-сервер" позволяет связать АСКТМ с другими компьютерными приложениями действующими на предприятии, в первую очередь - экономическими. Большинство современных систем проектирования технологических процессов также поддерживают SQL-запросы. Это позволяет решить задачу импорта и экспорта технологических данных.
Таким образом, собирая информацию из различных систем (конструкторская система — технологическая система — экономическая система) АСКТМ перерабатывает ее и передает информацию в конструкторскую систему для подготовки проектной документации (рис. 4.9).
