Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов оценки функционирования ГПС 9
1.1. Современное состояние и тенденции развития производственных систем и промышленных информационных технологий 9
1.2. Задачи и методы анализа гпс 12
1.2.1 Основные показатели эффективности функционирования ГПС и задачи их оценки 12
1.2.2 Математические модели производственных систем 13
1.2.3 Методы оценки показателей функционирования ГПС 15
1.3. Оценка показателей функционирования гпс мелкосерийного производства 17
1.4. Выводы 110
Главе 1 и постановка целей и задач диссертационной
РАБОТЫ 20
ГЛАВА 2. Исследование гпс, имеющих сложную структуру материальных потоков 24
2.1 Анализ различий в структуре материальных потоков гпс мелкосерийного производства и поточных ал 24
2.2. Исследование гпс с потоками возврата деталей, обусловленными технологическими процессами их обработки 27
2.2.1. Структура ГПС в зависимости от комплексности изготовления изделий 27
2.2.2. Структура ГПС в зависимости от компоновочной схемы расположения оборудования и реализации транспортной системы 29
2.2.3. Пример ГПС с возвратом деталей для дальнейшей обработки 33
2.3. Исследование влияния исправимого брака на структуру материальных потоков в системе 36
2.3.1 Экономическая целесообразность доработки исправимого брака в производстве 37
2.3.2. Структура системы в зависимости от используемых технологических операций 40
2.3.3. Структура системы в зависимости от способа доработки брака ...43
2.3.4. Структура системы в зависимости от применяемых видов контроля качества 45
2.3.5. Пример автоматизированной производственной системы с возможностью возврата деталей на доработку 49
2.4. Выводы по ГЛАВЕ 2 52
ГЛАВА 3. Разработка методики моделирования и анализа гпс мелкосерийного производства 53
3.1. Разработка математической модели производственных систем сложной структуры с учетом параметров надежности их функционирования 53
3.1.1. Описание математической модели и формализация ГПС 53
3.1.2. Доработка математической модели с учетом надежности оборудования и нормального закона распределения времени обработки деталей 61
3.1.2.1. Разработка программного модуля для проведения исследования 64
3.1.2.2. Исследование значений параметров нормального закона распределения времени обработки, при которых сохраняются свойства потока обработанных деталей на выходе станка 67
3.1.2.3 Исследования значений параметров потоков отказов и
восстановлений работоспособности, при которых сохраняются
свойства потока обработанных деталей на выходе станка 77
3.2. Разработка методики и алгоритма имитационного моделирования
87
3.2.1 Постановка задачи и принятые допущения 87
3.2.2 Исходные данные для моделирования 89
3.2.2.1 Исходные данные и статистические показатели системы на этапе проектирования 89
3.2.2.2 Исходные данные и статистические показатели системы на этапе эксплуатации 94
3.2.3 Алгоритм моделирования 99
3.2.3.1 Укрупненный алгоритм моделирования 99
3.2.3.2 Построение модели производственной системы в виде системы массового обслуживания на основе данных этапа проектирования.. 100
3.2.3.3 Корректировка и дополнение модели производственной системы на основе данных этапа эксплуатации 107
3.2.3.4 Алгоритм имитационного моделирования системы массового обслуживания 111
3.2.3.5 Алгоритм имитационного моделирования одной позиции обработки 115
3.2.3.6 Вычисление результатов моделирования (получение оценок функционирования производственной системы) 121
3.3 Реализация методики имитационного моделирования на основе pdm-системы 126
3.3.1 Обоснование разработки системы имитационного моделирования на основе PDM 126
3.3.2 Представление в PDM данных различных стадий жизненного цикла производственной системы 128
3.3.2.1 Представление в PDM данных, поступающих в информационную систему на этапе проектирования 128
3.3.2.2 Представление в PDM данных, поступающих в информационную систему на этапе эксплуатации ПС 131
3.3.3 Реализация алгоритма имитационного моделирования 134
3.4 Выводы по ГЛАВЕ 3 138
ГЛАВА 4. Апробация разработанной методики 141
4.1 Постановка задачи 141
4.2 Моделирование работы производственного участка 146
4.3 Анализ результатов моделирования и оценка эффективности
Разработанной методики 153
4.4 Выводы по ГЛАВЕ 4 159
Выводы и результаты диссертационной работы 160
Перечень использованных источников 164
Приложение 1. Основные термины, применяемые при оценке эффективности работы автоматизированных производственных
Технологических систем
- Основные показатели эффективности функционирования ГПС и задачи их оценки
- Структура ГПС в зависимости от комплексности изготовления изделий
- Структура системы в зависимости от способа доработки брака
- Доработка математической модели с учетом надежности оборудования и нормального закона распределения времени обработки деталей
Введение к работе
В условиях рыночной экономики многие предприятия отечественной промышленности вынуждены переходить от массового производства к мелкосерийному, чтобы обеспечить выполнение различных требований заказчиков. При этом на смену автоматизированным производственным системам с жесткой структурой (автоматическим линиям) приходят гибкие производственные системы (ГПС) на базе станков с ЧПУ, к преимуществам которых можно отнести:
возможность автоматизированной обработки значительной номенклатуры деталей при использовании небольшого количества универсального оборудования с ЧПУ;
увеличение коэффициента использования оборудования и снижение накладных расходов;
уменьшение объема незавершенного производства;
ускорение перехода к выпуску новых видов изделий при обеспечении стабильного качества и конкурентоспособности продукции за счет уменьшения времени на переналадку.
Проектирование автоматизированных гибких производственных систем связано с взаимоувязкой работы многих разноплановых наукоемких компонентов: технологических, транспортно-складских, информационных и
др.
Каждый проект производственной системы (ПС) достаточно оригинален. Поэтому опыт работы с предыдущими проектами не дает ответов на все вопросы, возникающие при осуществлении нового проекта. Многие, часто принципиальные, ошибки выясняются и исправляются уже на этапах внедрения и ввода в эксплуатацию, что увеличивает стоимость работы и удлиняет сроки реализации проектов.
Одним из эффективных методов проверки и отработки принятых решений является имитационное моделирование процессов функционирования ПС. Моделирование позволяет оценить потенциальную производительность системы, загрузку технологического и транспортного оборудования, объемы незавершенного производства, определить требуемую вместимость складов и промежуточных накопителей и т.д.
К преимуществам имитационного моделирования относится возможность воспроизведения в модели ПС различных случайных факторов, к которым можно отнести нерегулярность поступления заготовок на обработку и отказы оборудования. Имитационное моделирование может эффективно применяться не только на этапе проектирования, но и на этапе промышленной эксплуатации ПС. В этом случае результаты моделирования помогают прогнозировать поведение системы в нештатных ситуациях, а также определить комплекс мероприятий, позволяющих обеспечить выпуск требуемого количества продукции при минимальных затратах и в заданные сроки.
Большинство существующих методик и программных средств имитационного моделирования производственных систем [1.7-1.11] разрабатывались в расчете на поточные автоматические линии массового производства. Гибкие автоматизированные производства имеют особенности, которые не учитывались при разработке этих методик, что делает практически невозможным их применение.
Одной из главных таких особенностей является широкая номенклатура деталей, обрабатываемых по различным технологическим маршрутам. При этом для обработки деталей разных типов характерно использование одного и того же оборудования в различных последовательностях. Поэтому структура материальных потоков в гибких автоматизированных системах обычно является «разветвленной» в отличие от «последовательно-параллельной» структуры при поточном производстве, где оборудование устанавливается в
8 неизменном порядке следования операций технологического процесса обработки детали.
При мелкосерийном производстве в ГПС технологический процесс может быть построен таким образом, что для выполнения очередной технологической операции деталь повторно поступает на обработку на один и тот же станок. Это приводит к возникновению так называемых «потоков возврата» в структуре материальных потоков деталей и усложняет анализ ПС. Эта особенность не учитывалась в существующих моделях поточных автоматических линий, так как при массовом производстве в этом случае для обеспечения высокой производительности используется дополнительная единица оборудования.
Себестоимость обработки детали при мелкосерийном производстве значительно больше, чем при массовом, поэтому во многих случаях экономически целесообразной является доработка исправимого брака. Исправление брака требует дополнительных затрат рабочего и машинного времени, электроэнергии и других ресурсов, и также ведет к возникновению «потоков возврата» деталей, поступающих на доработку.
Работа посвящена созданию методов анализа и повышения показателей эффективности ГПС в процессе ее проектирования и эксплуатации, основанных на имитационном моделировании и учитывающих сложную структуру материальных потоков в системе. Предметом исследования является влияние материальных потоков на эффективность функционирования ГПС.
Основные показатели эффективности функционирования ГПС и задачи их оценки
Для оценки показателей функционирования ПС применяются различные математические методы, каждый из которых опирается на определенную математическую модель. При отображении конкретной автоматизированной ПС в математической модели необходимо выполнить формализацию системы [1.33].
Детерминированные модели используют лишь в самых общих и приближенных расчетах. Для ГПС наиболее часто используется метод, основанный на проведении статистических объемных расчетов загрузки входящего в систему оборудования. Получаемые при этом соотношения чаще всего используют для определения количества основного технологического оборудования. Однако выводы об эффективности функционирования ПС или ее отдельных подсистем, основанные только на результатах объемных расчетов, могут не соответствовать действительности, т.к. при выполнении расчетов не учитываются дискретный характер производства, неритмичность функционирования подсистем, а также взаимодействие технологического оборудования со складской и транспортной подсистемами.
Начиная с основополагающей работы [1.7], проектанты и исследователи при расчете показателей ПС рассматривают их как сложные восстанавливаемые системы, в которых действуют вероятностные закономерности.
При исследовании процесса функционирования автоматизированных комплексов наибольшее распространение получили модели и методы теории массового обслуживания (ТМО). В терминах ТМО ПС может рассматриваться как «многофазная система массового обслуживания (СМО) с отказами и восстановлениями, имеющая произвольное число обслуживающих элементов на каждой фазе, разного рода очереди требований на обслуживание и действующая в условиях заданной меры взаимной доступности требований, обслуживающих элементов и очередей» [1.8]. Поток требующих обработки полуфабрикатов, проходящий через группы технологического оборудования и промежуточные буферные емкости, порождает обращенный к обслуживающему персоналу поток требований на восстановление и техническое обслуживание оборудования с очередями последнего в ожидании ремонта. Это, в свою очередь, порождает обращенный к вспомогательным службам поток требований на снабжение обслуживающего персонала средствами восстановления работоспособности и ликвидации отказов оборудования и инструмента,
Одним из основных этапов формализации в случае моделирования ПС как СМО является построение структурной схемы движения материальных потоков деталей, требующих обработки. Такая схема может быть задана в графическом виде или в виде матрицы связей [1.39]. Графическое представление структурной схемы системы обладает большей наглядностью, что немаловажно при проектировании ПС. Достоинством матричного представления структуры является ее легкая алгоритмизация.
К настоящему времени накоплен большой опыт применения моделей массового обслуживания для исследования автоматизированных ПС различных типов. В частности, в [1.10] представлен один из наиболее полных обзоров работ по анализу АЛ с применением ТМО, выполненных в ЭНИМСе. В работах [1.19-1.21] с помощью ТМО исследовались показатели функционирования комплексно-автоматизированных участков и ГПС. В работе [1.38] предложена одна из наиболее мощных методик оценки параметров ГПС сложной структуры.
Аналитические решения для оценки показателей ПС, строгие или приближенные, удается получить лишь для сравнительно простых математических моделей, построенных на базе ТМО. В частности, для сблокированных АЛ (АЛ из одного участка), где математические модели относительно просты, удалось получить аналитические решения для ряда важных задач [1.11, 1.17].
ГПС может иметь более сложную структуру материальных потоков, чем АЛ поточного производства. В этом случае для оценки показателей исследуемой системы используются численные методы и методы статистического имитационного моделирования.
Имитационные модели ПС обладают большей степенью детализации и большей гибкостью по сравнению с аналитическими, и позволяют учитывать множество различных факторов, влияющих на фнукицонирование системы. В работе [1.16] отмечено, что имитационное моделирование служит основным инструментом исследования сложных систем, в том числе несблокированных АЛ, их систем и ГПС. Первая статистическая имитационная модель для расчета показателей производительности и надежности системы АЛ разработана в ЭНИМСе [1.18, 1.33].
С помощью аналитических методов для сложных систем часто выполняются предварительные приближенные расчеты. Результаты этих расчетов уточняются другими методами, в том числе с помощью имитационного моделирования. Такой подход часто используется при проектировании ПС. Аналитические решения также используются для контроля правильности построения имитационной модели системы и оценки ее адекватности.
Структура ГПС в зависимости от комплексности изготовления изделий
Применение ГПС предполагает высокую степень автоматизации всех операций по изготовлению деталей, в том числе транспортировки заготовок между позициями обработки. Поэтому производительность системы во многом зависит от компоновочной схемы расположения оборудования и технической реализации автоматизированной транспортной системы,
В зависимости от технической реализации транспортные системы ГПС могут подразделяться следующим образом: По гибкости маршрута перемещения заготовок (табл. 2): транспортные системы с жестким маршрутом перемещения заготовок; транспортные системы с гибким (изменяемым) маршрутом перемещения заготовок; транспортные системы смешанного типа (маршрут перемещения заготовки может быть изменен только на отдельных участках).
По виду связи мсязду оборудованием (табл. 3): с прямой связью между оборудованием; с косвенной связью между оборудованием (через склад).
Могут быть выделены следующие типовые компоновочные схемы расположения оборудования ГПС, в которых возможна реализация технологических процессов с повтором операций (табл. 4): линейная однорядная (реверсивная) схема компоновки; линейная многорядная (сетевая) схема компоновки; круговая схема компоновки; роторная схема компоновки.
Для перемещения деталей в ГПС часто используются палеты или приспособления-спутники, с помощью которых осуществляется доставка партий однотипных деталей на позицию обработки» При оценке функционирования таких ПС с помощью имитационного моделирования можно рассматривать перемещения палеты с партией деталей между станками или производственными участками и обработку ее содержимого как единого изделия. При этом компоновка ГПС может строиться таким образом, что функции загрузки и разгрузки приспособлений-спутников или палет совмещены на одной позиции. Такое совмещение приводит к появлению в структуре материального потока «цепей возврата».
Участки загрузки и разгрузки спутников или палет зачастую автоматизированы лишь частично и могут являться лимитирующими (ограничивающими производительность) для всей системы. С помощью имитационного моделирования можно оценить степень влияния производительности таких участков на производительность всей системы.
Для примера рассмотрим ГПС опытно-механического завода ОАО "Промтрактор", компоновочная схема которой показана на рис, 4 [2,6].
Рассматриваемая ГПС служит для механической обработки корпусных деталей гидростатических трансмиссий и предназначена для обработки 30...40 наименований деталей общим количеством 70... 80 тыс. штук в год. Используемое оборудование позволяет производить черновую, получистовую и чистовую обработку. Согласно приведенной выше классификации она имеет линейную реверсивную компоновку, а перемещение деталей осуществляется с помощью транспортного робота-штабелера.
В состав системы входят: шесть модулей механообработки (Ток.ОМ), состоящие из токарного станка с ЧПУ Samat-400M и агрегата приема-выдачи спутников; два модуля механообработки, состоящие из многооперационного станка «Глобус-центр ИР500ПМФ4» и агрегата приема-выдачи спутников (ГЦ); моечный модуль (ММ); контрольно-измерительный модуль (КИМ); транспортно-складской модуль включающий два робота штабелера и центральный накопитель; ячейка сборки-разборки столов-спутников (ЯСРС); отделение инструментальной подготовки (ОИП); система управления гпс
В данной ГПС для выполнения операций токарной обработки используются модули механообработки на основе станка Samat-400M (Ток.ОМ), а для выполнения прочих технологических операций (фрезерования, сверления и т.д.) - модули механообработки на основе станка «Глобус-центр ИР500ПМФ4» (ГЦ). Цикл обработки деталей в соответствии с технологическим процессом данной ГПС можно представить последовательностью ЯСРС- ГЦ- Ток.ОМ- ММ ГЦ- КИМ- ЯСРС (соответствующая структурная схема приведена па рис, 5).
Структура системы в зависимости от способа доработки брака
В зависимости от построения системы контроля качества исправимый брак может быть обнаружен на различных стадиях технологического процесса. При этом на предприятиях могут быть приняты различные правила по доработке обнаруженных деталей с исправимым браком. Поэтому структура материальных потоков деталей и производительность ПС в каждом случае будут отличаться.
В табл. 9 описаны типовые схемы доработки исправимого брака в зависимости от применяемых в ПС способов контроля качества [2.3], Во всех описанных случаях предполагается, что выделенного станка для доработки брака в наличии нет, а для доработки используется станок, явившийся причиной брака (после проведения необходимой его подналадки).
При обнаружении исправимого брака на позиции промежуточного контроля качества доработка деталей может проводиться по-разному в зависимости оттого, па каком этапе выявлен брак (см. табл. 9, и Л):
а) Исправимый брак обнаруживается непосредственно после обработки па определенном станке. После доработки детали на том же станке технологический процесс может быть завершен в обычном порядке.
б) Исправимый брак обнаруживается после обработки на одном из следующих по отношению к вызвавшему брак станков (то есть после выполнения еще одной или нескольких технологических операций). При этом необходимо вернуть деталь на станок для доработки, а затем переместить к позиции выполнения очередной операции для завершения технологического процесса (чтобы избежать повторения выполненных операций).
Достаточно часто на предприятиях доработка исправимого брака ведется не сразу, а через какой-то промежуток времени, после накопления некоторого количества деталей с браком или в третью смену. Эта ситуация рассмотрена во
в п,2 табл. 9, описывающем доработку деталей с исправимым браком, обнаруженным на позиции приемочного контроля качества:
а) Исправление брака проводится непосредственно после его обнаружения. По такой схеме обычно дорабатываются достаточно крупные детали (корпусные и т.п.). В случае небольшого объема выпуска такой способ доработки брака является целесообразным для всех типов деталей, так как в этом случае снижается объем незавершенного производства и повышается загрузка оборудования по сравнению с доработкой в третью смену.
б) Бракованные детали складываются в специальный накопитель, из которого они впоследствии берутся для доработки К настоящему времени в нашей стране имеется значительное количество материалов, описывающих производственные комплексы поточных АЛ, Несмотря на то, что в данный момент все меньше изделий выпускается отечественной промышленностью крупными сериями, накопленный опыт эксплуатации ПС массового производства может быть использован для проведения исследования автоматизированных систем всех типов, а в дальнейшем применен в производстве. Поэтому влияние процессов исправления брака на технологическую структуру ПС рассмотрено на примере описанного в [2.4] комплекса АЛ механической обработки ступиц грузовых автомобилей завода «Камаз». Структурная схема материальных потоков деталей в системе с учетом доработки брака показана на рис. 6.
Производственные участки механической обработки ПС рассматриваемого примера состоят из АЛ с жесткой связью между станками. Транспортная система комплекса для перемещения заготовок между участками реализована на базе автоматических конвейеров-накопителей.
Будем считать, что в рассматриваемой ПС недостатки черновой и получистовой токарной обработки (участок 2) в большинстве случаев устраняются последующей чистовой. Можно также принять, при выполнении операций сверления» нарезания резьбы, мойки, а также балансировки ступицы (участки 4, 5, 6 и 8) вероятность получения исправимого брака мала и его можно не учитывать. Во всех перечисленных случаях структура движения потоков деталей в системе останется без изменений и потоков возврата деталей на доработку не возникает.
После выполнения операций чистовой токарной обработки на участке 3 производится автоматизированный контроль качества, позволяющий выявить брак большой вероятностью. Также наладчиками и контролерами ОТК осуществляется ручной промежуточный контроль качества деталей после выполнения операций фрезерной обработки на участке 1, а на участке 7 осуществляется выборочный приемочный контроль качества. После обнаружения исправимого брака детали должны быть перемещены для доработки на соответствующие участки, что отображено на структурной схеме системы,
В рассматриваемой ПС при промежуточном контроле качества проверяется точность выполнения только технологических операций, выполненных на конкретном производственном участке. То есть на выходе участка 3 контролируются только параметры детали, относящиеся к качеству выполнения токарной обработки. Поэтому необходимости перемещать детали с браком для доработки на предыдущие участки не возникает,
В случае обнаружения брака при промежуточном контроле качества после подналадки соответствующего станка и исправления брака дальнейшая обработка детали может быть продолжена в обычном режиме. При возврате детали с позиции приемочного контроля на позицию доработки исправленные детали снова перемещаются на позицию приемочного контроля (так как все технологические операции уже выполнены, необходимо лишь подтвердить годность детали).
Доработка математической модели с учетом надежности оборудования и нормального закона распределения времени обработки деталей
Предложенная в п.3.1.1 математическая модель является корректной при условии сохранения свойств потока деталей, поступающих на станок для обработки и обработанных на станке. То есть для потоков деталей «на входе» и «выходе» станка должна оставаться неизменной величина интенсивности потока, а интервалы времени выхода деталей со станка должны иметь экспоненциальный характер распределения. Введем следующие условные обозначения: о N - количество деталей, поступающих на обработку за 1 «прогон» модели; о ЮТ - интервал времени выхода обработанных деталей со станка; о ACT- среднее время поступления деталей на обработку; о AWT- среднее время обработки детали; os- среднеквадратичное отклонение времени обработки. Исследование с помощью описанного в п. 3.1,2,1 программного стенда проводилось следующим образом: Принималось N=10000;
Тж. ACT и AWT — независимые параметры с равной размерностью, для упрощения проведения исследования исследовалось влияние их отношения ACT/AWT или AWT/ACT на вид результирующего распределения; величина s также выражена в долях A WT или А СТ\
Для каждого уровня среднего времени поступления деталей и среднеквадратичного отклонения вычислялась вероятность принятия гипотезы и сравнивалась с вероятностью «эталона» (вероятностью при экспоненциальном распределении времени обработки деталей). На рис, 14 приведены результаты моделирования с построением гистограмм распределения частот интервалов времени выхода обработанных деталей со станка» Слева приведены гистограммы для экспоненциального закона распределения времени обработки, справа для нормального закона распределения с различными значениями параметров A WT/ACT и s.
Ниже приведен анализ факторов, влияющих на вид распределения IOT9 а также исследование численных значений параметров AWT, ACT и st при которых может быть получен экспоненциальный закон распределения»
Значение интервала выхода /-ой детали IOTJ можно вычислить следующим образом: ЮТі = ТЫХ І - ТШХ(И) = (ITi + STi + WTj) - Твых0.п , где Теых - время выхода детали со станции; IT- время прихода детали на станок для обработки; ST- время ожидания обработки в очереди; WT- время обработки детали на станке, В случае, когда время обработки распределено по нормальному закону, можно принять: WT AWT+wtifs), (3.1.2.1) где wttfs) - величина отклонения времени обработки /-ой детали от среднего времени обработки, зависящая от величины средненсквадратичного отклонениям. Тогда: ЮТ{ = (ITi + STf ±AWT+ wttfs)) - Твш(И (ЗЛ.2.2)
Из формулы (3.1,2.2) видно, что величина ЮТ зависит от Бремени ожидания обработки детали в очереди. В табл. 10-табл. 13 приведены значения средних и максимальных длин очередей на обработку и времени ожидания и частоты наиболее часто встречающихся значений /ОГдля экспоненциального распределения времени обработки и нормального распределения с s=09 s-AWT и 5=2AWT
На основании полученных данных сделаны следующие выводы: Для нормального распределения времени обработки при s=0: Для частости р получения наиболее часто получаемого значения ЮТ можно записать; р AWT/ACT
При этом, чем ближе к 1 отношение среднего времени обработки детали к среднему времени их поступления {AWT/ACT) тем больше вероятность получения значения интервала выхода деталей ЮТ=A WT
Это обусловлено тем, что при 5=0 получаем iv/,-0, а закон распределения времени обработки вырождается в WT AWT-consU При этом если несколько деталей ожидают обработки в очереди, интервал их выхода ЮТ= AWT, т.к. деталь поступает на обработку как только заканчивается обработка предыдущей детали. При этом время поступления детали IT не влияет на интервал выхода (т.к. деталь поступает на обработку из очереди). Время ожидания в очереди постоянно (ST = const) т.к. оно зависит от времени обработки предыдущей детали, а в случае очереди при s-О имеем WT=const
При AWT/ACT— / длины очередей и время ожидания STувеличиваются, соответственно увеличивается и вероятность получения интервала выхода деталей IOT=A WT, при этом закон распределения ЮТ отличен от экспоненциального.
При AWT/ACT—+0 получаем экспоненциальный закон распределения ЮТ. Для нормального распределения времени обработки при s 0:
Исследование показало, что при росте s и отношения AWT/ACT резко увеличиваются длины очередей и время ожидания детали в очереди ST (см. рис. 15 и рис, 16), При этом, с ростом величины s увеличивается также отклонение от A WT значения wt(s), а соответственно и времени обработки WT
