Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Анализ и классификация существующих методик оптимизации сроков службы машин. Постановка задачи исследования 10
1.1. Анализ существующих методик определения оптимальных сроков службы машин . 10
1.2 Классификация методик определения оптимальных сроков службы машин 38
1.3.Влияние срока службы оснастки на её технико-экономические показатели в эксплуатации 47 1.3.1. Снижение стойкости и надежности оснастки с увеличением срока её службы 47
1.3.2.Затраты на ремонтное обслуживание оснастки. 54
1.3.3.Другие статьи затрат 65
1.4.Постановка задачи 67
Глава 2. Отбор и прогнозирование параметров, влияющих на продолжительность рациональной эксплуатации оснастки , 69
2.1. Отбор параметров, наиболее существенно влияющих на величину срока службы оснастки 69
2.2.Прогнозирование затрат на ремонтное обслуживание 81
2.3.Прогнозирование себестоимости оснастки 89
2.4.Моральный износ и его влияние на оптимальные сроки службы оснастки 96
2.5.Прогнозирование планового периода эксплуатации технологической оснастки 103
2.6.Производственные мощности цехов оснащения и участков по ремонту оснастки; их влияние на продолжительность эксплуатации оснастки 114
Глава 3. Построение и реализация модели оптимизации сроков службы технологической оснастки . 120
3.1.Выбор и обоснование математического метода оптимизации сроков службы технологической оснастки 120
3.2. Динамическая модель оптимизации сроков службы технологической оснастки 125
3.2.Оптимизация сроков службы технологической оснастки в условиях ограничений на приобретение и ремонт оснастки. 143
3.3.Реализация модели оптимизации сроков службы технологической оснастки на практике 146
3.3.1.Формирование исходной информации для оптимизации сроков службы оснастки на стадии её проектирования 149
3.3.2.Формирование исходной информации для оптимизации сроков службы эксплуатируемой оснастки 155
3.4.Экономический эффект, получаемый от внедрения методики оптимизации сроков службы технологической оснастки 158
Заключение 164
- Анализ существующих методик определения оптимальных сроков службы машин
- Снижение стойкости и надежности оснастки с увеличением срока её службы
- Отбор параметров, наиболее существенно влияющих на величину срока службы оснастки
- Динамическая модель оптимизации сроков службы технологической оснастки
Анализ существующих методик определения оптимальных сроков службы машин
Когда затраты на час работы при эксплуатации изделия после П -го ремонта превысят затраты на час работы при эксплуатации нового изделия, тогда этому изделию целесообразно назначить {П - I) ремонтов и после отработки П%Ър-н часов снять с эксплуатации, так как дальнейшая его работа выходит за пределы оп-тимальной долговечности.
Сразу стоит отметить, что область применения методики ограничена определенным классом изделий: с назначенным ресурсом. Кроме того, необходимость иметь значение вероятностей отказа по изделию требует наличия большого количества статистики по отка-зам. Это приводит, в свою очередь, к возрастанию трудоемкости и сложности пользования методикой. Недостатком предлагаемой модели можно считать то, что она позволяет определять оптимальную долговечность только по физическому износу, совершенно не учитывая изменения отпускной цены нового изделия, стоимости ремонта, часовой производительности, уменьшения вероятности отказа и т.д.
Кандидат технических наук Г.Ф.Бабушкин в своей работе [9] предложил использовать при решении задачи определения оптимального срока службы оборудования метод динамического программиро-вания. При определении целесообразности замены старого оборудования новым из двух возможных решений - замена или сохранение -принимается то, которое дает меньшие приведенные затраты. Функциональные уравнения при различных политиках управления процессом эксплуатации для периода времени с t -го по П -й (последний) год расчетного периода имеют вид - сохранение где 3(t) - стоимость замены машины на -м году службы, включая стоимость приобретения нового оборудования за вычетом стоимости заменяемой машины; - эксплуатационные годовые расходы соответственно на новую машину на первом или на старую на & -м году службы; Ли7- стоимость капитального ремонта машины на &-и. году службы; - коэффициент отдаления затрат; - минимальные приведенные затраты при эксплуатации машины возраста V за оставшиеся ( /?- ) лет с учетом V -го расчетного периода при условии следования оптимальной политике замены; n-(t+i) - то яе, но за годы от ( t + 1)-го по Л -й. Поиск оптимального момента замены машины осуществляется с помощью специальной графической модели. Анализируя предложенный метод, следует отметить, что решение поставленной задачи необходимо проводить на определенном отрезке времени. От величины этого отрезка времени зависит расчетное значение оптимального сро-ка службы. Убедительные доказательства этому приведены в работе [зо] Однако в методике опускается решение такой важной задачи как определение периода оптимизации. Конечно, можно предположить, что рассматривается бесконечношаговая модель оптимизации, которую с помощью коэффициента приведения преобразуем в модель с конечным числом шагов, на которых и выбираем оптимальную политику замены. Но такая постановка задачи существенно затрудняет возможность прогнозирования технико-экономических параметров техники с необходимой точностью.
Автор предлагает в своей модели только две альтернативы управления процессом замены техники: замена и с о х р ан е н и е. Это, конечно, несколько обедняет модель, хотя метод динамического программирования позволяет выбирать управления из более широкого диапазона. Например, кроме политик сохранение и замена, можно предложить другие политики: модернизировать оборудование, заменить оборудованием возраста t - лет, заменить более прогрессивным оборудованием и др. Положительной чертой рассматриваемой методики является то, что она не чувствительна к характеру изменения эксплуатационных издержек. Попытка учета в модели морального износа первого рода, путем введения в модель стоимости оборудования в функции от времени, также заслуживает одобрения.
Вопросу определения оптимальных сроков службы лазеров с учетом их физического и морального износов посвящзна работа Г.К.Смирнова [9б] . Автор отмечает, что от срока службы зависят темпы расширения и обновления парка лазерных приборов, объемы производимой продукции, объемы распределения капитальных вложений между приборостроением и ремонтно-механическим производством. Для определения экономически оптимального срока службы лазера в работе предлагается использовать графический метод . На графике наносятся затраты по годам эксплуатации (на ремонт и техническое обслуживание). Учет морального износа достигается построением на графике кривой изменения цены лазера 2Т(Т) с учетом стоимости его изготовления и обесценивания под влиянием новых, более современных конструкций с лучшими эксплуатационными характеристиками.
Снижение стойкости и надежности оснастки с увеличением срока её службы
Достаточно высокие темпы снижения стойкости оснастки между ремонтами в некоторой степени объясняются низким организационно-техническим уровнем участков по ремонту оснастки. Как показывает практика и анализ литературных источников [34J , около 30 % оборудования на участках по ремонту оснастки имеют возраст более 8O лет. Очень низок процент прогрессивного оборудования - 7... 10 %. Изготовление деталей взамен изношенных, большей частью из-за недостатка времени осуществляется без разработки техноло-гии. Естественно, что качество изготовления заменяемых деталей при таких условиях не может быть высоким.
Несбалансированность мощностей участков по ремонту оснастки и объемов ремонтных работ в цехе приводит к тому, что сокращаются сроки проведения ремонтов относительно их нормативной продолжительности. Это, в большинстве случаев, способствует снижению качества ремонта, а, следовательно, и стойкости оснастки. Снижению стойкости оснастки также способствует отсутствие на многих ремонтных участках системы ПНР оснастки.
Таким образом, исследования, проведенные на заводе и данные литературных источников показывают, что физический износ оснастки по мере увеличения срока ее службы оказывает существенное влияние на снижение ее стойкости.
Надежность оснастки является комплексным показателем ее качества и обусловливается ее безотказностью, ремонтопригодностью, сохраняемостью и долговечностью. Однако перечисленные выше показатели отличаются размерностью, в связи с чем, синтезирование их в общий показатель пока представляется затруднительным. По мнению отдельных исследователей, количественная оценка надежности любой техники, в том числе и оснастки, может быть произведена с помощью коэффициента технического использования Г\ти . Он определяется как отношение времени нахождения оснастки в работе Тра5 за определенный период эксплуатации к сумме \ рай и времени всех простоев Трем , вызванных техническим обслуживанием и ремонтом, за тот же период эксплуатации:
По мере увеличения срока службы оснастки, в связи с ее старением, увеличивается объем ремонтов и возрастают простои оснастки в ремонте. Этот вывод подтверждается практическими данными по вырубным штампам, приведенными на рис. 1.6 и рис. 1.7. Аналогичные результаты наблюдаются при исследовании различных видов прессформ и приспособлений. На рис. 1.8 показано изменение коэффициента технического использования Кти для различных групп технологической оснастки. Как видно из рисунка, коэффициент технического использования заметно снижается с увеличением срока службы оснастки.
Отбор параметров, наиболее существенно влияющих на величину срока службы оснастки
Поэтому, трудно не согласиться с положением, высказанным в работе [бЗ, с. 80J , что "ни одна модель оптимизации не способна уловить и учесть влияние на сроки службы всех факторов, от которых они зависят"
Во-первых, число параметров, включаемых в модель, следует ограничить до такого количества, чтобы ее можно было рассчитать. Во-вторых, необходимо располагать достаточно большим количеством требуемого статистического материала, чтобы с заданной вероятностью можно было прогнозировать изменение выбранных параметров, поскольку прогнозирование величин этих параметров является неотъемлемой частью оптимизации срока службы любой техники. Как показывает практика, для большинства влияющих параметров либо вовсе затруднительно получить необходимую статистическую информацию, либо она явно недостаточна.
В-третьих, необходимо учитывать тот факт, что прогнозируемые величины параметров носят вероятностный характер. Поэтому, желание включить в модель как можно больше параметров может настолько увеличить доверительный интервал результата оптимизации, что результат потеряет практическую ценность.
Наиболее часто выявление существенных параметров осуществляется с помощью методов корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализов. Процедура использования этих методов подробно описана в работах [29, 37, 6 . Однако в нашем случае применение названных методов невозможно, поскольку отсутствует статистика по целому ряду параметров: затраты на ремонт, потери от морального износа и др. Поэтому, для отбора из множества параметров наиболее значимых, с точки зрения сроков службы оснастки, предлагается использовать информацию от специалистов-экспертов, полученную с помощью методов экспертной оценки.
При отборе экспертов был использован способ взаимных рекомендаций ("снежного кома"). Суть предлагаемого метода состоит в том, что каждый эксперт рекомендует определенный круг лиц, которые, по его мнению, должны быть включены в состав экспертной группы. Процесс следует прекратить, если круг взаимных рекомендаций замыкается. В работе [П5] высказывается мнение, что экспертная группа, подобранная таким способом, может провести наиболее глубокий аналиэ проблемы.
Ориентировка экспертов означает снабжение их информацией по анализируемой проблеме. Она проводится, как правило, один раз перед началом экспертизы. В процессе ориентировки формулируется цель экспертизы. Формой ориентировки служит краткий доклад по проблеме, хотя возможны и другие способы: ознакомление со специально подобранной литературой, домашние задания экспертам«включающие составление докладной записки и т.д.
В результате проведения 1-го этапа экспертизы были получены следующие результаты:
1) Количество экспертов - 10 человек (анкетные данные экспертов и источники аргументации ответов приведены в Приложении 2).
2) Цели экспертизы:
а) выявление перечня параметров, влияющих на величину продолжительности эксплуатации оснастки;
б) отбор и ранжирование наиболее суедэетвенных параметров. Выявление перечня параметров, влияющих на величину продолжительности эксплуатации оснастки, проводилось с помощью метода "прямой мозговой атаки", суть которого достаточно подробно раскрывается в работах [5,115] . Перед началом заседания проводилась краткая повторная ориентировка экспертов.
Динамическая модель оптимизации сроков службы технологической оснастки
Прежде чем приступить непосредственно к выбору математитичес-кого метода оптимизации, необходимо дать описание условий, в которых осуществляется процесс эксплуатации оснастки. Одновременно, эти условия являются требованиями, которые должны обязательно учитываться при решении задачи оптимизации сроков службы оснастки.
Как уже отмечалось выше, объектом исследования является специальная технологическая оснастка. Поэтому, плановый период ее эксплуатации ограничен продолжительностью выпуска изделий основного производства.
Решение о замене оснастки на новую должно приниматься периодически в начале каждого планового отрезка времени: квартала, полугодия, года. Это вызвано необходимостью заблаговременного формирования портфеля заказов инструментального производства, чтобы оснастка, идущая на замену, могла быть изготовлена к моменту замены. Кроме того, необходимо учитывать возможность нескольких альтернатив замены: используемая оснастка заменяется на новую той же конструкции; замена используемой оснастки на новую той же конструкции, но модернизированную; замена используемой оснастки на новую более совершенной конструкции.
При выборе метода оптимизации должен приниматься во внимание тот факт, что технико-экономические характеристики оснастки: себестоимость, затраты на ремонт и т.д. зависят не только от ее возраста, но и времени, прошедшего с начала эксплуатации. Например, себестоимость оснастки одной и той же конструкции зависит, кроме всего прочего, от момента времени, когда она изготовлена.
В большинстве случаев, специальная технологическая оснастка эксплуатируется в течение нескольких лет. Поэтому, необходимо затраты, возникающие в процессе эксплуатации, приводить к одному моменту времени путем применения коэффициента приведения [7l].
Списанная специальная осн астка, как правило, не находит себе дальнейшего применения и сдается в металлолом. Ликвидационная стоимость оснастки, из-за ее незначительной величины, в расчетах может не учитываться.
Интенсивность использования оснастки по годам эксплуатации различна. Это объясняется колебаниями объемов годового выпуска изделий основного производства. Изменение интенсивности эксплуатации оснастки оказывает значительное влияние на величину ее оптимального срока службы. Поэтому, при выборе метода оптимизации необходимо, чтобы он позволял учитывать в расчетах изменение интенсивности эксплуатации технологической оснастки.
До недавнего времени, абсолютное большинство авторов при оптимизации сроков службы машин и оборудования использовало классические методы математического анализа. Оптимум определялся путем приравнивания нулю частной производной по времени от функции суммарных издержек. При этом, естественно, делается допущение, что эта функция является непрерывной и монотонно возрастающей. Однако, несмотря на классическую строгость и простоту применения, метод математического анализа не может быть использован при оптимизации сроков службы технологической оснастки. Во-первых, как было замечено выше, затраты на приобретение и эксплуатацию зависят не только от возраста оснастки, но и времени, прошедшего с начала ее эксплуатации. Другими словами, функция суммарных издержек является функцией 2-х независимых переменных одной размерности: время. В этом случае, приравнивание частной производной от возраста оснастки нулю не может гарантировать оптимальность решения. Оптимальность решения может быть обеспечена только при фиксированной продолжительности эксплуатации оснастки. Следует отметить, что учет затрат в зависимости от времени, прошедшего с начала эксплуатации, является косвенным способом учета технического прогресса [4б]. Во-вторых, функция суммарных издержек для оснастки не является непрерывной, т.к. затраты на проведение ремонтов носят дискретный характер, т.е. функция имеет разрывы. По этой причине дифференцирование становится практически невозможным. Попытки представить функцию затрат в виде непрерывной, т.е. аппроксимировать ее, приводит к значительным ошибкам в расчетах, что, конечно, нежелательно. В-третьих, классические методы оптимизации позволяют, в лучшем случае, определить экономически целесообразный срок службы оснастки для какого-либо одного варианта замены. Рассмотрение одновременно нескольких альтернативных вариантов замены не представляется возможным. Следует иметь в виду , что реализация различных вариантов замены по годам эксплуатации оснастки приводит к необходимости учета разновременности возникновения затрат по каждому из вариантов.
Желание учесть как можно больше параметров при выборе оптимальной стратегии замены оснастки приводит к необходимости использовать более мощные математические методы.
В последнее время появился целый ряд работ [9,30,91], в которых процесс оптимизации сроков службы различных машин и оборудования осуществляется методом динамического программирования, суть которого изложена в трудах Р.Беллмана [ІІ,І2,ІЗ], Д.Хедли [l05], Е.С.Вентцель [24,25] и др. Обращение исследователей к методу дина-мического программирования при решении задач оптимизации сроков службы машин и оборудования можно объяснить следующими причинами.
Во-первых, процесс принятия решения о замене машин и оборудования можно представить как пошаговый. Шагом может служить плановый период эксплуатации: квартал, полугодие, год. Кроме того, параметры, определяющие оптимальную продолжительность эксплуатации машин и оборудования, изменяются во времени. Эти условия являются решающей предпосылкой применения метода динамического программирования. Во-вторых, методу динамического программирования "не страшны ни цело-численность решения, ни нелинейность целевой функции, ни вид ограничений, накладываемых на решение [24, с. 107]. Кроме того, функ-ции могут задаваться в табличном виде. Безразличность к виду функции можно отнести к достоинствам метода. В-третьих, метод позволяет одновременно рассматривать и сравнивать несколько альтернативных вариантов замены. В-четвертых, метод динамического программирования позволяет включать в расчетную модель затраты не только в зависимости от возраста машин и оборудования, но и от других временных параметров: время прошедшее с начала эксплуатации или восстановительного ремонта и т.д.
Похожие диссертации на Разработка метода определения экономически целесообразных сроков службы технологической оснастки (на примере штампов)
