Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Состояние вопроса, цель и задачи исследования 8
1.1 Состав и характер задач, решаемых на этапе концептуального проектирования 8
1.2 Методическое обеспечение технологического проектирования станочных систем 15
1.3 Обзор основных методов повышения надежности производственных систем 18
1.4 Цель и задачи исследований 29
Глава 2 Теоретико-информационное представление производственной системы 32
2.1 Выбор типа модели производственной системы 32
2.2 Интерпретация производственной системы каналом связи 42
2.3 Количественное определение показателей автоматизированного производства . 62
2.3.1 Выбор критериев эффективности ПС . 62
2.3.2 Определение требуемой гибкости ПС на основе теоретико-информационного подхода . 64
2.3.3 Определение производительности ПС на основе теоретико-информационного подхода . 75
2.3.4 Основные показатели эффективности ПС . 81
2.4 Выводы . 86
Глава 3. Методические основы выбора оптимальной конфигурации производственной системы . 88
3.1 Общие принципы и стратегия проектирования оптимальных производственных систем 88
3.2 Общие принципы и стратегия поиска рациональных типов структур производственных систем 101
3.3 Практические применения определения рационального типа производственной системы . 121
3.4 Выводы 127
Глава 4 Учет надежности при выборе оптимальной конфигурации производственной системы 129
4.1 Построение функции надежности ПС . 129
4.2 Анализ простоев технических средств ПС . 136
4.3 Модель функционирования технических средств ПС . 144
4.4 Управление обслуживанием технических средств ПС . 151
4.5 Оптимизация надежности при планировании работ ПС . 160
4.5.1 Учет показателей надежности при планировании работы 161
4.5.2 Оптимальное распределение производственной программы между станками ПС . 166
4.5.3 Особенности применения структурного и временного резервирования . 172
4.5.4 Обеспечение выполнения производственной программы при возникновении аварийной ситуации . 180
4.6 Выводы . 186
Глава 5 Формирование и оптимизация системы инструментообеспечения как подсистемы технической подготовки АП ... 187
5.1 Структура простоев станочного оборудования в ПС, связанных с использованием инструментальных комплектов . 187
5.2 Классификация системы ИО ПС по уровням автоматизации 193
5.3 Критерии выбора состава комплекта инструментов при различных вариантах и уровнях системы ИО . 210
5.4 Разработка автоматизированной системы выбора оптимального комплекта инструментов . 231
5.5 Выводы 246
Заключение . 247
Список литературы 250
- Обзор основных методов повышения надежности производственных систем
- Определение производительности ПС на основе теоретико-информационного подхода
- Практические применения определения рационального типа производственной системы
- Оптимальное распределение производственной программы между станками ПС
Введение к работе
Актуальность. Одна из важнейших задач машиностроения – автоматизация мелкосерийного и серийного производства, объем продукции, которого достигает 70 – 75% от всего объема продукции машиностроения. Традиционное производство мало подходит для решения этой задачи. Необходимыми оказались качественно новые технические решения. Толчком для таких решений стало бурное развитие микропроцессорной техники, обусловливающее возможность применения гибкой технологии изготовления, реализуемой в гибких системах.
По мнению многих специалистов, применение автоматизированного производства (АП) является обязательным условием выживания машиностроительных компаний в суровой конкурентной борьбе на мировом рынке: конкуренция с дешевой рабочей силой развивающихся стран; более низкая себестоимость продукции, достигаемая японскими конкурирующими компаниями; более сложная с каждым годом подготовка квалифицированных кадров; быстроменяющиеся требования мирового рынка машиностроительной продукции; широкие возможнос ти, связанные с дальнейшим развитием ЭВМ, микропроцессорной техники и их использованием в производстве.
Вместе с тем затраты на создание АП велики. Поэтому очень важной задачей является их оптимизация на всех этапах, а именно: проектирования, изготовления и эксплуатации автоматизированного производства. Только такой комплексный подход к определению технологии подбора и изготовления деталей, состава и структуры системы, а также управлению ходом технологического процесса их изготовления – это единственный путь оптимизации затрат на создание и эксплуатацию автоматизированного производства.
Большинство АП предназначено для обработки корпусных деталей – управление ими более сложно, т. к. диапазон длительности технологических операций для них лежит в более широких пределах, нежели для деталей типа тел вращения.
Исходя из вышеизложенного, в качестве объекта исследования выбраны реконфигурируемые автоматизированные машиностроительные системы.
Предметом исследования является техническая подготовка реконфигурируемые автоматизированных машиностроительных систем.
Отсюда целью настоящего исследования является обеспечение пропускной способности (производительности) реконфигурируемых производственных систем путем управления подбором основных элементов системы (с учётом их надёжности) на основе статистических свойств потока партий деталей, поступающих на обработку, технологии их изготовления и оборудования производственной системы.
Научная новизна.
-
Установлены связи между номенклатурой обрабатываемых деталей и конфигурацией автоматизированных машиностроительных систем, отражающие процесс технической подготовки и образующие организационную структуру системы.
-
Разработана общая модель и алгоритм управления процессом реконфигурации автоматизированных машиностроительных систем, заключающаяся в синтезе их структур, а также средств их технологического и инструментального обеспечения.
-
Предложена модель реконфигурируемой автоматизированной машиностроительной системы как канала связи, позволяющая применить теоретико-информационный подход для определения её показателей.
-
При планировании работ, выполняемых в реконфигурируемых автоматизированных машиностроительных системах, поставлена и решена задача оптимизации надежности.
-
Решена задача оптимального функционирования подсистемы инструментообеспечения реконфигурируемой автоматизированной машиностроительной системы.
Основные результаты исследования, выносимые на защиту:
1. Модель управления процессом реконфигурации автоматизированных машиностроительных систем, заключающаяся в синтезе их структур, а также средств их технологического и инструментального обеспечения.
-
Теоретико-информационное представление реконфигурируемых производственных систем.
-
Постановка и решение задачи оптимизации надежности в реконфигурируемых производственных системах.
Практическая значимость работы. Разработанные теоретические
положения формализованной методологии автоматизации проектирования
системы технической подготовки отличаются универсальностью, инвариантны к
классу обрабатываемых деталей и применяемому технологическому
оборудованию. Предложенные алгоритмы проектирования реализованы
инструментальными средствами современных ПК, стандартом ИСО 15288, PDM и
PLM системами, что позволяет в несколько раз повысить эффективность
проектно-конструкторских работ и технологической подготовки
многономенклатурного производства в машиностроении и приборостроении.
Предложенное представление автоматизированного производства каналом связи позволило определять требуемую гибкость производственной системы на основе теоретико-информационного подхода.
Разработанная методика построения функции надежности материального потока обеспечивает возможность оценки выполнения производственной программы в установленные сроки в процессе эксплуатации системы. Предлагаемый переход от показателей надежности оборудования к надежности материальных потоков позволяет применять различные модели оптимизации дополнительных ресурсов, необходимых для достижения заданного уровня вероятности выполнения производственной программы.
Проведенные исследования легли в основу: методик, рекомендаций и структуры формирования и использования инструментальных комплектов в подсистеме инструментообеспечения (ИО) производственной системы; формализованных методик оперативного контроля и коррекции управления использованием инструментальных комплектов; рациональных вариантов инструментообеспечения различных уровней автоматизации.
Методы исследований. Системный анализ, математическое моделирование, математическая статистика, теория информации.
Достоверность научных результатов и выводов подтверждается корректным использованием научных методов исследования, современного математического аппарата, практической проверкой и верификацией результатов моделирования, а также практикой применения разработанных методов, моделей и алгоритмов при организации и управлении подготовкой производства изделий машиностроения.
Соответствие диссертации паспорту специальности:
Диссертационная работа соответствует формуле научной специальности 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки) в областях:
методология, научные основы и формализованные методы построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) и производствами (АСУП), а также технической подготовкой производства (АСТПП) и т. д.;
теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация;
теоретические основы, средства и методы промышленной технологии создания АСУТП, АСУП, АСТППи др.;
формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.;
методы планирования и оптимизации отладки, сопровождения, модификации и эксплуатации задач функциональных и обеспечивающих подсистем АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включающие задачи управления качеством, финансами и персоналом;
теоретические основы и прикладные методы анализа и повышения эффективности, надежности и живучести АСУ на этапах их разработки, внедрения и эксплуатации.
Апробация работы. Основные результаты и выводы диссертационных исследований докладывались и обсуждались на VI Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов с международным участием "Будущее машиностроения России" (г. Москва, 2013 г.), IX Международной научно-технической конференции «Прогрессивные технологии в современном машиностроении» (г. Пенза, 2013 г.), XIII Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (г. Новосибирск), III научно-образовательной конференции «Машиностроение – традиции и инновации» (г. Москва, 2010 г.), Научно-практической конференции «Автоматизация и информационные технологии (г. Москва, 2012 г.) на заседаниях кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГТУ «Станкин».
Реализация работы. Основные результаты использованы при проведении научно-исследовательских работ по федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», а также в рамках государственной поддержки молодых российских ученых и ведущих научных школ Российской Федерации.
Имеются подтверждающие документы об использовании результатов работы на предприятиях ООО «Инженерно-технологический центр Технополис», ОАО НИИВЦ «Контакт» и ОАО МТЗ «Трансмаш».
По материалам диссертации опубликовано 33 работы: 21 статья в журналах и сборниках, в том числе 18 статей в журналах из перечня ВАК, 10 докладов на научных конференциях, 2 монографии.
В совместных печатных работах с соавторами диссертанту принадлежит постановка задачи, разработка математических моделей, способов, методов и алгоритмов решения задач.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов и результатов, списка литературы из 65 наименований. Работа содержит 255 машинописных страниц основного текста, 45 рисунков, 20 таблиц.
Обзор основных методов повышения надежности производственных систем
Интенсивное использование оборудования в производственной системе (ПС), высокие требования к качеству выпускаемой продукции и высокая стоимость оборудования и технических подсистем требуют тщательной проработки вопросов надежности и обеспечения минимальных потерь времени при отказах технических средств. Недостаточная надежность технологического оборудования, вспомогательных агрегатов, систем управления, программного обеспечения приводит к результатам, полностью аннулирующим все преимущества автоматизации [4]. Как следует из опыта эксплуатации автоматизированных комплексов и автоматических линий [2] вопросами обеспечения надежности необходимо заниматься уже на стадии проектирования. Для решения этой задачи требуется наличие развитых методов экспериментальной и теоретической оценки надежности каждого элемента ПС в целом.
Под экспериментальной оценкой понимается определение различных показателей надежности по результатам специальных испытаний или наблюдений в процессе эксплуатации [56]. Исходя из требуемой точности и достоверности оценок, планируется длительность проведения испытаний или эксплуатационных наблюдений. Полученные данные обрабатываются методами математической статистики и на основе результатов определяются требуемые показатели надежности. В большинстве случаев эксплуатационные испытания или наблюдения позволяют выявить "узкие" места системы (по надежности) и обосновать необходимость проведения соответствующих мероприятий по их устранению. Вопросы проведения эксплуатационных наблюдений и испытаний, а также проблемы обработки статистических данных, отражены достаточно подробно в работах [17, 18].
Этот подход позволяет определить практически все показатели надежности ПС. Экспериментальное исследование надежности технических средств ПС явление весьма сложное и длительное. Для повышения уровня автоматизации сбора данных о простоях технических средств технологических систем в последнее время широко используются специальные системы сбора и обработки информации о надежности оборудования и технических средств. В работах [6, 8, 12, 13] приведены многочисленные примеры использования систем сбора и обработки информации, рассмотрены принципы функционирования и необходимые аппаратно-программные средства для обеспечения сбора и обработки данных.
Результаты обследования английским Национальным вычислительным центром показали, что 40% обследованных фирм используют такие системы с целью повышения эффективности производства, а 90% фирм намереваются внедрить, либо расширить функциональные возможности подобных систем. Оперативная информация о наиболее часто встречающихся причинах простоев и отказах оборудования позволяет разработать комплекс мероприятий по реализации заложенного в системе уровня надежности. Опыт эксплуатации отечественных и зарубежных станков с ЧПУ свидетельствует об имеющихся резервах повышения их эффективности за счет сокращения времени восстановления работоспособности, которое составляет 8-12% номинального фонда времени, и времени простоев по организационно-техническим причинам, составляющего 15-22% фонда времени.
Разработанная фирмой Cummins Engine (США) система сбора и обработки информации о надежности оборудования, включающая сигнализацию об отказах, хранение данных о простоях, определение количества и степени загрузки персонала, позволила сократить на 48% время простоев станков в ремонте и по организационно-техническим причинам [6]. В последнее время разрабатываются и внедряются информационно-управляющие системы, которые предоставляют в нужное время и в требуемой форме достоверную информацию о прошлом, настоящем и будущем состоянии оборудования, технических подсистем и всей производственной системы в целом. В такой системе помимо программ сбора и обработки производственной информации о работе и простоях оборудования необходима реализация ряда дополнительных программ статистики, прогнозирования, моделирования, планирования и принятия решений [6, 13].
В процессе функционирования информационно-управляющей системы оцениваются накопленные данные о факторах, препятствующих нормальному ритму производства, для того чтобы установить необходимость влияния на эти факторы путем соответствующего планирования.
На основании обработанных данных можно определить либо средние значения показателей надежности, например, среднее время наработки на отказ, либо оценить вероятность возникновения простоя в любой момент времени, если математическое обеспечение системы обработки располагает возможностью проведения анализа согласования эмпирического и теоретического законов распределения. Учитывая надежность оборудования и технических подсистем при планировании работы ПС можно существенно повысить ритмичность производственного процесса.
Показатели надежности и использования станков с ЧПУ в значительной степени зависят от оперативности поиска и устранения причин отказов. В последнее время широкое распространение получили системы контроля и диагностирования состояния оборудования в ПС. В работах [11, 17] излагаются вопросы классификации видов контроля, принципы и методы организации потоков контрольно-измерительной информации и распределение ее по уровням контроля, технические средства автоматического контроля, типовые структуры подсистем контроля на примерах ПС механообработки, ПС печатных узлов РЭА. В [19] перечислены основные параметры технологического оборудования и вспомогательных подсистем, которые подлежат контролю в процессе функционирования. Разработка систем контроля и диагностирования является наиболее перспективным методом обеспечения надежности, т.к. позволяет решить с высокой степенью точности две задачи: во-первых, на основании собираемой информации о состоянии отдельных параметров оборудования указать момент выхода параметра за пределы области работоспособности, а во-вторых, в случае отказа определить место и причину отказа.
Обобщенный алгоритм измерения, контроля и диагностирования включает в себя последовательное восприятие, распознавание (идентификацию), измерение (сравнение с мерой), контроль (сравнение с нормой) и принятие решения [11, 19]. Основой систем диагностирования в металлорежущих станках является система ЧПУ В микропроцессорном исполнении. Фирмы "Kearney and Trecker" И "Giddinds and Lewis" (США) снабжают отдельный станок или группу однотипных станков комплексом диагностической аппаратуры, диагностическими программами, которые входят как стандартные принадлежности в систему ЧПУ. Фирма "Elsag" разработала контрольно-измерительный робот "Bravo" для непрерывного контроля в ПС. Программное обеспечение этого робота позволяет выполнять быстрый и надежный анализ результатов измерений.
Система диагностирования в ПС обычно является составной частью системы централизованного управления. По прогнозным данным, в ближайшие годы около 40% выпускаемого в мире технологического оборудования будет оснащено датчиками диагностики неисправностей, сообщающими ему адаптивные свойства и повышающими эффективность металлообработки. Согласно тем же данным, к концу текущего десятилетия 15% выпускаемых станков будет оснащено системами автоматического контроля, около 20% – цифровыми системами с необходимым математическим обеспечением и 25% – встроенными системами измерений деталей с адаптацией к процессу обработки.
Широко используются системы фирмы "John Brown Automation Limited" (Великобритания) для диагностирования неисправностей и обработки данных, которые выдают информацию об отказах оператору с указанием требуемых мер для их устранения. Стоимость установки системы на один станок составляет примерно 2500 долларов. Сокращение простоя станка на 10-20 часов в год за счет применения диагностических систем полностью возмещает издержки.
Анализ существующих тенденций показывает, что в основном системы контроля и диагностирования разрабатываются для контроля состояния инструмента в процессе резания и контроля работоспособности стойки ЧПУ [20]. Многочисленные отказы элементов электроавтоматики, гидро и пневмооборудования и механических узлов оборудования в настоящее время практически не охвачены системой диагностирования.
Определение производительности ПС на основе теоретико-информационного подхода
Моделирование ПС каналом связи позволяет в качестве меры (количественной оценки) производительности ПС использовать отношение количества преобразованной системой информации, содержащейся в заказах, к длительности процесса этого преобразования.
Здесь уместно подчеркнуть, что в отличие от определения гибкости, при оценке производительности ПС в качестве меры информации, перерабатываемой системой, используется не энтропия (степень разнообразия продукции), а количество собственной информации, содержащейся в заказах (изделиях). Количество собственной информации прямо пропорционально сложности модели, описывающей изделие, и количеству изделий. Т.е., в отличие от энтропии ( H0 ) количество собственной информации ( I0 ) не превращается в нуль при выпуске ПС одинаковых изделий на протяжении времени T0 .
Поскольку это положение является ключевым для дальнейших рассуждений и выкладок, поясним его на примере. Если канал связи (например, телеграф) в течение достаточно большого отрезка времени T0 передает n одинаковых символов (например, точек), то за этот отрезок времени приемник не получит никакой информации ( Pi = I b H0 =0). В то же время очевидно, что это "вина" не канала связи, а источника, и мы можем достаточно просто оценить мощность (или, применительно к ПС, производительность) канала связи количеством символов (n), передаваемых в единицу времени (nT0).
В дальнейшем, чтобы методологически различать меру информации в двух указанных аспектах, предлагается количество собственной информации (об изделии) называть "массой" информации.
Если носителем информации является план-номенклатура изделий, а временем - плановый период ее выпуска, то мы получим плановую (или требуемую) производительность ПС: П0 = T (2.17)
Таким образом, проблема количественного определения производительности ОС сводится к задаче определения массы информации, содержащейся в каждом изделии и во всем плане-номенклатуре.
Данная задача может быть решена на основе знаменитой теоремы Шеннона о том, что любой аналоговый сигнал может быть передан с помощью системы дискретных отсчетов без потери содержащейся в нем полезной информации. Рассмотрим сущность определения количества информации в любом изделии, представляющем собой набор поверхностей в евклидовом пространстве, на основе примера, использованного основоположниками теории секвентного анализа Х. Хармутом при доказательстве применимости функций Уолша для построения модели топологии пространства и времени. Ясно, что для описания поверхности необходимо и достаточно определения в заданной системе координат положения ее точек. Поэтому, решив задачу выражения координаты положения точки в пространстве в единицах количества информации, мы тем самым решим проблему определения массы информации в любом изделии.
На рисунке 2.21. изображен фрагмент ступенчатого валика. Положение точки 0 относительно координат можно определить следующим образом.
Схем а опре дел ен ия к оличества собс тве нной инф орм а ци и в изделии .
Выберем любой интервал L, охватывающий положение проекции точки 0 на ось Y, и разобьем последний на две половины, присвоив каждой один двоичный символ (в данном случае, левой половине - "0", правой - "1"). Каждый из полученных интервалов вновь делим пополам и также каждой новой "половинке" присваиваем либо "0", либо "1". Тогда новые интервалы (четверти) отрезка L будут обозначены, как это показано на рис. 2.21, следующим образом: 00, 01, 10, 11. Дальнейшие разбиения интервалов дают большую точность измерений и содержат все больше двоичных цифр. Так, разбив еще раз имеющиеся интервалы, получим: 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Допустим, что такая точность нас устраивает, тогда положение точки 0 на оси определяется числом 101. Т.к. каждая из двоичных цифр содержит 1 бит информации, то масса информации, приходящаяся на интервал, содержащий точку 0, в пределах заданной точности равна 3 битам. Теперь выведем формулу определения массы информации, содержащейся в координате точки. Для этого отметим закономерность, иллюстрирующуюся следующим соотношением между числом интервалов и количеством единиц информации:
Очевидно, данное выражение справедливо и для координат X и Z , поэтому общая формула, количественно определяющая информацию о положении некоторой точки изделия относительно выбранной системы координат, имеет вид дв.ед. Исходя из свойства аддитивности информации, количество информации, содержащейся в некоторой элементарной поверхности (например, цилиндре) будет прямопропорционально произведению количества собственной информации, содержащейся в точке, на число этих точек. Если понятие дискреты заменить на допуск и воспользоваться "кинематическими" методами интерпретации поверхностей, то информация, содержащаяся в i-й элементарной поверхности, может быть определена по формуле, являющуюся следствием (2.18) и (2.18а):
С помощью выражения (2.21.) можно найти число двоичных единиц, необходимое для обозначения и передачи общего числа "отсчетов", отображающих заданную номенклатуру изделий. Из сравнения (2.21) и (2.17) следует, что масса информации прямо зависит от характеристик самих изделий, включая их габариты, точность и сложность, в то время как при определении гибкости учитывается лишь степень их отличия друг от друга. Заметим, что в ряде случаев может оказаться достаточным для оценки производительности ПС пользоваться упрощенной формулой (2.21), опустив в ней log . Тогда производительность ПС будет выражаться числом отсчетов или дискрет, воспроизводимых системой в единицу времени.
Практические применения определения рационального типа производственной системы
(Определение рационального типа ПС для обработки деталей типа тел вращения в механическом цехе ОАО МТЗ Трансмаш)
На предприятии ежегодно выпускаются более 15000 изделий приборостроения (например, графопостроители) различных наименований (табл. 3.1).
Анализ номенклатуры продукции механического цеха, проводившийся в течение 4-х лет, показал, что выпускаемые цехом детали существенно различаются по материалу, массе, габаритам, форме, точности, твердости, годовой программе, размерам партии и трудоемкости.
Некоторые результаты анализа номенклатуры деталей представлены в табл. 3.1, 3.2, на рисунке 3.10.
Детали группы 1: валы, оси, стержни, втулки, детали из труб круглого сечения, валы и втулки зубчатые, со шлицами на наружной поверхности, болты, винты, винты ходовые, червяки, шпиндели. Детали группы 2: фланцы, втулки, диски, кольца, крышки, прокладки, катушки, шкивы, маховики, звездочки, колеса зубчатые, червячные, шайбы, гайки, кулачки. Самой простой деталью является одноступенчатый цилиндрический вал, самой сложной - шпиндель. Распределение деталей по габаритам показано на рисунке 3.10 [37].
В отношении применяемых материалов детали характеризуются следующим образом:
Как следует из вышеизложенного все тела вращения в годовой номенклатуре завода могут быть синтезированы из 72 различных типовых элементов. Причем вероятность появления на входе ПС каждого элемента колеблется от 0,001 до 0,067.
На основе анализа производства деталей машин, проводимого в течение 4-х летнего периода установлено: основная часть продукции выпускается индивидуально или мелкими сериями (в среднем около 10 шт.). Поток деталей типа "тел вращения" характеризуется уровнем разнообразия порядка 6...9 бит (на одну поверхность), диапазоном разнообразия 10 бит/год и требуемой пропускной способностью около 10 бит/год. Сопоставление данных показателей с диаграммой предпочтительных типов ПС свидетельствует о том, что в условиях предприятия целесообразна рационализация производства путем внедрения гибких производственных модулей высокой универсальности и станков типа "обрабатывающий центр"; наибольший удельный вес (более 80%) среди деталей типа "тел вращения" составляют детали с диаметром не более 50 мм и длиной менее 25 мм. Характерной особенностью предприятия является малые колебания уровня гибкости для различных временных интервалов (месяц, квартал, год, 5-летка), что свидетельствует о быстрой сменяемости заказов. Другая важная особенность -большая степень унификации типов форм элементов, нежели размеров. Еще меньшей унификацией охвачены т.н. конструкторские блоки. Так, например, более 1000 различных валов содержит всего 72...94 различных (по форме) поверхностей, в то же время сочетания этих поверхностей (блоки) распространяются не более чем на 2...3 элемента. Одной из причин низкого уровня "блочной" унификации деталей является практическое отсутствие возможности влияния технологических служб предприятия на конструкторские подразделения, не подчиненные предприятию; доля времени формообразования в производственном цикле (рисунок 3.11) составляет 2,7...3,3%, что соответствует средним статистическим данным по машиностроению США и других промышленно развитых стран; большая часть трудоемкости формообразования приходится на процессы снятия стружки, что особенно ярко проявляется в обработке мелких деталей, для которых коэффициент использования металла не превышает 0,5. Основной причиной этого факта является свойственное индивидуальному и мелкосерийному производству резкое отличие формы заготовки от готовых изделий. Следствием мелкосерийного характера производства является и чрезвычайно малое использование порошковых и, особенно, полимерных материалов. Как показано в работе, данная проблема является общей для всего машиностроения (как отечественного, так и зарубежного) и может быть решена лишь путем разработки и внедрения принципиально новых технологических процессов, позволяющих исключить трудоемкие и дорогостоящие процессы изготовления промежуточных носителей информации об изделии (литьевых форм, матриц, пуансонов и т.п.).
Таким образом, на основе полученных расчетных показателей требуемых уровня разнообразия и производительности ПС предприятию было рекомендовано создание участка для обработки деталей типа "тел вращения" преимущественно на базе многоцелевых станков (типа "обрабатывающий центр").
1 Разработаны методические основы определения оптимального типа и структуры ПC в основу которой положены методы расчета количественных показателей универсальности, мобильности, гибкости и пропускной способности ПС. B отличие от существовавших ранее перечисленные показатели могут в равной степени использоваться как для оценки эффективности альтернативных вариантов одной системы, так и в качестве нормативов для оценки эффективности и уровня прогрессивности различных систем.
2 Установлено, что задача проектирования оптимальных ПС может быть сведена к задаче оптимального кодирования сообщений. На этой основе сформулированы основные принципы проектирования и создания рациональных ПС:
- соотношение объемов прямой и опосредованной информации, преобразуемой ПС должно быть прямо пропорционально степени гибкости потока заказов. Иначе говоря, уровень разнообразия изделий предопределяет оптимальный уровень специализации ПС;
- вероятность использования символов технологического кода (ФОД и ФОЭ) должна соответствовать вероятности появления элементов и характеристик качества продукции на входе ПС;
- рост уровня гибкости ПС должен сопровождаться пропорциональным увеличением отношения числа состояний к числу элементов ПС;
- оптимальное распределение гибкости ПС между уровнями иерархии системы должно подчиняться закону симметрии.
3 Методические основы выбора оптимальных решений на стадии макропроектирования и прогнозирования развития ПС содержит необходимое алгоритмическое обеспечение расчета показателей мобильности, производительности структуро- и формообразования, гибкости и пропускной способности систем.
Оптимальное распределение производственной программы между станками ПС
Выбор того или иного метода повышения надежности определяется в первую очередь наличием ресурсов. Для временного резервирования таким ресурсом является возможность выделения дополнительного времени, специально предназначенного для компенсации потерь, вызванных отказами оборудования. Структурное резервирование предполагает выделение определенного числа резервных станков, которые используются только в случае отказа основного оборудования. Т.к. использование этих методов при водит к потерям ПС (временное резервирование приводит к искусственному снижению загрузки оборудования, а структурном резервировании часть станков лишь эпизодически участвует в производственном процессе), то необходимо проанализировать эффективность применения методов в каждом конкретном случае, для конкретной производственной программы.
Основная идея временного резервирования заключается в том, что заранее, на этапе планирования производственной программы ПС, для каждого задания с учетом показателей надежности станка, на котором оно будет выполняться, вводятся резервы времени, предназначенные для выполнения задания.
Применение этого метода обусловлено тем, что станок является восстанавливаемым элементом, поэтому процесс его функционирования представляет собой чередование интервалов работы по УП и интервалов простоя. Введение избыточного времени является обоснованным требованием обеспечить ритмичность хода производственного процесса, т.к. отказ станка не приводит к нарушению расписания, если в течении предусмотренного избыточного времени tиз допускается восстановление его работоспособности.
При очередном нарушении работоспособности станка через время x безотказной работы по УП для устранения очередного отказа используется время из того резервного фонда, которое не было израсходовано при предыдущих отказах. Срыв выполнения задания наступит тогда, когда при очередном отказе резерв времени окажется исчерпанным, а производственное задание невыполненным. Основным показателем в данном случае является вероятность того, что время выполнения задания, состоящее из времени работы станка по УП tу и времени простоя tпр не превысит запланированного: PВ = P{tу +tпр tу +tиз }. (4.62)
Главным достоинством временного резервирования является то, что можно повысить вероятность выполнения задания до любого уровня и тем самым обеспечить синхронизацию взаимодействия материальных потоков с высокой точностью. Недостатком является снижение коэффициента загрузки оборудования, что приводит к уменьшению пропускной способности ПС.
Для ПС характерно наличие двух видов временного резервирования: непополняемого и пополняемого. Механизм образования и использования непополняемого резерва рассмотрен выше. Он, как правило, создается на этапе планирования производственной программы. Образование непополняемого резерва времени обусловлено характером в технологической и обеспечивающих подсистем, который носит эпизодический характер, и присущ в большей степени последним. Например, отказ склада или транспортной системы может не нарушить ход производственного процесса, если отказ будет устранен, до того момента пока не последует запрос от любого станка на проведение такого рода операций. Поэтому до момента возникновения запроса от станка обеспечивающие системы располагают пополняемым резервом времени. Влияние наличия свободного состояния на коэффициент готовности были исследованы ранее. Располагая таким резервом, обеспечивающие системы обладают определенным запасом живучести, который должен в обязательном порядке учитываться при планировании работы ПС.
