CC BY
44
VI. Выводы и заключение
По итогам исследования можно сделать следующие выводы.
1. Проведен анализ факторов, влияющих на точность промышленного робота шарнирной кинематики в составе гибких производственных модулей.
2. Наибольший вклад в неточность перемещений и позиционирования промышленного робота, а вместе с ним и в его функциональные возможности, вносят гравитационные деформации (провисание), шарнирные кинематические преобразования, фиксация с помощью аварийного тормоза. Для промышленных роботов характерна высокая повторяемость, поэтому ее контроль целесообразно производить лишь в особых случаях.
3. При переносе и настройке гибких производственных модулей наиболее целесообразно проведение измерений провисания руки манипулятора с помощью индикатора, контроль точности позиционирования и жесткости фиксации захвата манипулятора на требуемом вылете от основания. Данные проверки позволяют охватить наибольший объем погрешностей при минимальных затратах времени.
Список литературы
1. Klimchik A., Ambiehl A., Garnier S., Furet B., Pashkevich A. Experimental study of robotic-based machining // IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49-12. P. 174-179.
2. Семёнов Е. Н., Сидорова А. В., Беломестных А. С., Чапышев А. П. Эффективное зонирование рабочего пространства промышленного робота KUKA KR210 R2700 EXTRA // Вестник ИрГТУ. 2015. № 12 (107). С. 86-96.
3. ГОСТ Р ИСО 8373-2014. Роботы и робототехнические устройства: Термины и определения. Введ. 2016-01-01. М.: Стандартинформ, 2015. 20 с.
4. Аникеева О. В. Функциональная диагностика металлорежущих станков // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5-1 (38). С. 106-112.
5. Баланев Н. В., Янов Р. А. Анализ факторов, влияющих на точность позиционирования промышленного робота и методы обеспечения заданной точности // Достижения науки и образования. 2016. №1 (2). С. 11-14.
6. Brüning J., Denkena B., Dittrich M. A. [et al.]. Simulation based Planning of Machining Processes with Industrial Robots // Procedia Manufacturing. 2016. Vol. 6. P. 17-24.
7. Mohnke C., Reinkober S., Uhlmann E. Constructive methods to reduce thermal influences on the accuracy of industrial robots // Procedia Manufacturing. 2019. Vol. 33. P. 19-268.
8. Sinaga N., Paryanto P., Widyanto S. A. [et al.]. An analysis of the effect of gravitational load on the energy consumption of industrial robots // Procedia CIRP. 2018. Vol. 78. P. 8-12. D0I:10.1016/j.procir.2018.09.043.
9. ГОСТ Р ИСО 230-1-2010. Испытания станков. Часть1. Методы измерения геометрических параметров. Введ. 2011-01-01. М.: Стандартинформ, 2011. 90 с.
10. ГОСТ ISO 230-4-2015. Методика испытания металлорежущих станков. Часть 4. Испытания на отклонения круговых траекторий для станков с ЧПУ. Введ. 2017-01-01. М.: Стандартинформ, 2016. 20 с.
11. Archenti A. [et al.]. A new method for circular testing of machine tools under loaded condition // Procedia CIRP. 2012. Vol. 1. P. 575-580.
12. Васильев Е. В., Назаров П. В., Кольцов А. Г., Блохин Д.А., Бугай И. А., Тотик М. А., Черных И. К. Калибровка осей экспериментального шлифовального станка с ЧПУ для контурной обработки пластин по задней поверхности с помощью лазерного интерферометра // Омский научный вестник. 2017. № 6 (156). С. 23-28.
13. Klimchik A., Wu Y., Caro S. [et al.]. Modelling of the gravity compensators in robotic manufacturing cells // IFAC Proceedings Volumes. 2013. Vol. 46, Iss. 9. P. 790-795. DOI: 10.3182/20130619-3-RU-3018.00054.
УДК 658.512.8, 004.942
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СБОРОЧНОГО ПРОЦЕССА SIMULATION MODELING OF THE ASSEMBLY PROCESS
И. В. Ревина, П. А. Витт
Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия
I. V. Revina, P. В. Vitt
Omsk State Technical University, Omsk, Russia
Аннотация. В статье разработаны модели, позволяющие имитировать выполнение сборочного процесса в условиях конвейерного производства. Технологический процесс сборочного производства является сложной системой, зависящей от ряда производственных факторов, таких как параметры и режимы работы оборудования, уровень квалификации рабочих, тип производства и др. Актуальность исследования - выявить узкие места в организации производственного процесса и ответить на вопрос «Что, если?» при рассмотрении различных моделей сборочного процесса. Цель работы - оценить влияние производственных факторов (количество операторов, рабочие параметры и тип конвейера, сбои в работе конвейера) на реализацию процесса сборки и экономически обосновать эффективность каждой модели сборочного процесса. Для моде-
лирования был рассмотрен действующий технологический процесс сборки. Полученные результаты показали, что в зависимости от производственных факторов производительность может изменяться в 4,5 раза. Лучшим из рассмотренных вариантов является использование конвейера накопительного типа, где прибыль составила бы 13485.26 $, худшим - это конвейер накопительного типа со сбоями на одной из операций и полной остановкой сборочного конвейера для устранения этого сбоя. Прибыль при реализации такого сценария на производстве составила бы $2981.15.
Ключевые слова: производственная система, сборочный процесс, имитационное моделирование, организация производства
БОТ: 10.25206/2310-9793-7-3-86-94
I. Введение
Моделирование производственной системы - это метод, позволяющий понять закономерности функционирования этой системы в определенных условиях и выявить проблемы, которые могут возникнуть в реальных производственных процессах [1]. При выборе организационной формы сборочного процесса учитываются тип производства, номенклатура выпускаемых изделий, их характеристики. На результаты сборочного процесса оказывают влияние регулируемые производственные факторы (поточная и непоточная сборка, вид технологической оснастки, режим работы оборудования) и случайные воздействия (поломка оборудования, брак в производстве, невыход рабочих, несвоевременная поставка материалов и комплектующих). При частой смене номенклатуры выпускаемой продукции, высокой степени экономической неопределенности и рисков, особенно важным является выбор методов, позволяющих оптимизировать функционирование производственной системы.
Одним из эффективных инструментов анализа производственной ситуации является имитационное моделирование, позволяющее рассмотреть много вариантов в организации производства, выявить узкие места в производственном процессе, дать ответ на вопросы «Что, если?». Поскольку основной целью предприятий является рациональное использование производственных мощностей и минимизация производственных издержек, то актуальность имитационного моделирования очевидна [2, 3].
Имитационное моделирование позволяет реализовать дискретно-событийные и агентные модели, модели системной динамики. Это позволяет рассмотреть все разнообразие производственных ситуаций в различных отраслях [4]. Так, совместное использование имитационного моделирования и факторного эксперимента позволило достичь оптимальности производства на уровне 93.5 [5].
Для поточного производства целью имитационного моделирования является перебалансировка производственных элементов и выбор оптимальных параметров в организации производства [6, 7, 8]. Однако в некоторых работах [6, 9] рассматривается конвейерное производство, но не учтены параметры конвейера, а модель сводится к поточному производству. При разработке имитационной модели важно выбрать реальные, адекватные данные, а валидация модели должна включать различные гипотезы и системы переменных [10].
В целом, эффективность использования имитационного моделирования конвейерного производства для предприятий машиностроения, легкой и пищевой промышленности отражена в работах [7, 10-12].
Целью данной работы является оценка влияния производственных факторов (количество операторов, рабочие параметры и тип конвейера, сбои в работе конвейера) на осуществления процесса сборки и экономически обосновать эффективность каждой модели сборочного процесса. Для моделирования был рассмотрен действующий технологический процесс сборки изделия.
II. Постановка задачи
Сборочный процесс для изделия «Насос» реализуется на конвейере, работающем в условиях массового производства. Технологическая схема сборки представлена на рис. 1, а в табл. 1 представлены нормы штучного времени и параметры операции в модели.
Рис. 1. Технологическая схема сборки
ТАБЛИЦА 1 ОПИСАНИЕ СБОРОЧНОГО ПРОЦЕССА
Номер операции Содержание операции Наименования процесса в модели Время выполнение операции
Минимальное, мин Максимальное, мин
1 Установить валик 1сб Assembly operation 1 0.2 0.4
2 Установить валик 2 сб Assembly operation 2 0.2 0.4
3 Установить крышку 7 Assembly operation 3 0.5 0.7
4 Установить шайбу 8 и затянуть болт 9 Assembly operation 4 0.5 0.8
5 Запрессовать шпонку 2 Assembly operation 5 0.4 0.6
6 Установить шестерню 1 Assembly operation 6 0,3 0.4
7 Затянуть гайку 14 Assembly operation 7 0.4 0.5
8 Установить прокладку 10 Assembly operation 8 0.3 0.4
9 Установить штуцер 11 Assembly operation 9 0.5 0.6
10 Контроль изделия в сборе Control 1.0 1.5
Базовая деталь подается на конвейер на паллете один раз в 0.6 минут. На каждом рабочем месте есть необходимые комплектующие и инструменты для осуществления сборочного процесса. Собранное изделие поступает на контрольную операцию.
Для достижения поставленной цели исследования выполним имитационное моделирование сборочного производственного процесса. Разрабатываемые имитационные модели и выполняемый вычислительный эксперимент должны позволить решить следующие задачи:
1) выбрать оптимальную скорость движения конвейера с учетом параметров рабочего места и времени выполнения сборочной операции;
2) установить необходимое количество операторов (сборщиков) на каждом рабочем месте;
3) оценить влияние типа конвейера (накопительный, ненакопительный) на объем выпуска готовой продукции;
4) уточнить влияние простоев (сбоев) из-за неисправности технологической оснастки и инструмента, используемого в процессе сборки изделия;
5) определить прибыль и размер оплаты труда операторов при реализации различных моделей производственного процесса сборки.
Этапы моделирования определяются последовательностью рассмотрения факторов, определяемых задачами исследования. Моделирование осуществляется последовательно по принципу от AS-IS к TO-BE. Каждая модель для сборочного процесса позволит определить следующие параметры: количество собранных изделий; средняя продолжительность пребывания изделия в производственном процессе; загруженность операторов; размер оплаты труда для каждого оператора за выполненную сборку; прибыль, получаемую за собранные изделия.
В табл. 2 представлена величина почасовой оплаты труда операторов сборочного производства за выполнение работы и за вынужденные простои в зависимости от сложности работ и уровня квалификации. Прибыль предприятия за реализацию сборочного процесса единицы изделия «Насос» составляет $20.
ТАБЛИЦА 2
ВЕЛИЧИНА ПОЧАСОВОЙ ОПЛАТЫ ТРУДА ОПЕРАТОРОВ
Почасовая оплата труда за выполнение сборочных работ, $/час Почасовая оплата
Номер операции Номер оператора труда за вынужденные простои, $/час
1 Operator 1 3.0 2.6
2 Operator 2 3.0 2.6
3 Operator 3 3.3 2.6
4 Operator 4 3.5 2.6
5 Operator 5 3.7 2.6
6 Operator 6 3.1 2.6
7 Operator 7 3.2 2.6
8 Operator 8 2.9 2.6
9 Operator 9 3.0 2.6
10 Operator 10 3.9 2.6
Имитационная модель воспроизводила работу сборочного конвейера за одну смену (8 часов). Кроме того, параметрами модели были: процент брака, допущенный при сборке - 3%; неисправность оборудования на операции № 5 (Assembly operation 5), используемого в процессе сборки изделия, составляет 2 минуты в час, после устранения сбоя операция возобновляется; контроль (Control) изделий после сборки осуществляют два оператора, а на всех сборочных операциях работает по одному оператору.
Для имитационного моделирования и проведения вычислительного эксперимента в данной работе был выбран программный продукт Arena Rockwell, который позволяет реализовать дискретно-событийные модели. Данный программный продукт имеет широкий набор модулей (шаблонов), позволяющих реализовать различные события. Кроме того, встроенный язык программирования SIMAN позволяет создавать новые модули по определенным параметрам моделируемых ситуаций. Программный продукт Arena Rockwell изначально разрабатывался для решения задач в области организации производства [11].
III. Разработка имитационных моделей
На рис. 2 представлена имитационная модель сборочного конвейера для изделия «Насос» состоящая из 9 сборочных рабочих мест: модуль Stations (модули Work on the first post ... Work on the ninth post). Модули Assembly operation 1 ... Assembly operation 9, Control (Process) отображают процессы, выполняемые операторами при сборки изделия на соответствующих операциях. Модули Convey Post 1 ... Convey Post 9 (Convey) имитируют перемещение собираемого изделия от одного рабочего места к другому. Модуль Base part is fed every 0.6 minutes (Create) используется для ввода базовой детали на конвейер. Модуль Enter the Belt (Access) определяет количество паллетов (ячеек), необходимых для перемещения собираемого изделия. Модуль Exit 1 показывает логическое завершение конвейера. Модуль Decide 1 (Decide) задает 2-way by Chance - 97% (брак при сборке составляют 3%). Модуль Quality assembly (Dispose) выводит качественно собранные изделия, а модуль Marriage to the assembly (Dispose) выводит бракованные изделия.
Рис. 2. Имитационная модель сборки изделия "Насос" на конвейере и контроля качества изделия
Рис. 3 - имитационная модель, моделирует сбои, возникающие из-за неисправности оборудования на операции № 5 (Assembly operation 5). Модуль Delay in 5 operation (Delay) удерживает собираемое изделие перед операцией № 5 на 2 минуты. Использование модуля данных Failure позволяет имитировать периодичность удержание собираемого изделия - 60 минут безотказной работы и 2 минуты отказа оборудования. При реализации этой модели движение конвейера не прекращается, что позволяет вести операции сборки на других операциях при наличии определенного задела.
Представленная на рис. 4 модель имитирует полную остановку конвейера из-за неисправностей, возникающих на операции № 5. Модуль Stop 1 (Stop) прекращает перемещения конвейера на время, определяемое следующим за ним модулем Delay in 5 operation (Delay), а модуль Start 1 (Start) возобновляет движение конвейера.
Таким образом, предложенные на рис. 2-4 имитационные модели позволят рассмотреть все поставленные задачи вычислительного эксперимента.
Рис. 3. Имитационная модель сборочного конвейера с имитацией сбоя на операции № 5
Рис. 4. Имитационная модель сборочного конвейера с имитацией сбоя на операции № 5 и полной остановкой сборочного конвейера
IV. Обсуждение результатов
Имитационная модель и вычислительный эксперимент с моделью (рис. 2) позволил определить оптимальную скорость конвейера - 1.8 м/с (6 фут/с) при длине рабочего места 1.5 м (5 фут). Для конвейера накопительного типа отчет по имитации представлен на рисунке 5. Из отчета видно, что коэффициент загрузки операторов изменяется от минимального значения 0.45 (Operator 1) до максимального значения 0.97 (Operator 4). На каждом рабочем месте достаточно одного оператора, а на контрольной операции необходимо два оператора.
За время работы конвейера 8 часов (1 смена) на сборочную линию поступило 760 базовых деталей, вышло 688 годных изделий и 22 бракованных изделия. Данные по сборке и контролю изделий на каждом рабочем месте представлены на рисунке 5 и изменяются от 730 для Operator 1 до 711 для контрольной операции Opera-
tor 10. Разница между поступившими на линию 760 базовыми деталями и обработанными на операции № 1 730 деталями образует очередь (задел) в 30 деталей. Полное время нахождения базовой детали в сборочном процессе в среднем составило 21.8495 минут (минимальное значение 4.5853 минуты, а максимальное значение 37.3702 минуты). Время транспортировки базовой детали по сборочному конвейеру в среднем составило 9.7558 минут.
Экономические параметры модели - оплата труда операторов, которая складывается из оплаты за выполняемые работы (Bust Cost) и оплаты за вынужденные простои (Idle Cost) представлена на рисунке 5. Общая величина оплаты труда при реализации этой модели составит $274.74 ($202,42 - оплата за выполнение работы, $72.32 - оплата за вынужденные простои). Прибыль от реализации сборки изделия «Насос» составила $13760 (688 годных изделий по $20 за единицу). Таким образом, чистая прибыль по реализации данной модели будет $13485.26.
Usage
Inst Util Num Busv Num Sched Num Seized
Operator 1 0,45 0,45 1,00 730,00
Operator 10 0,74 1,49 2,00 711,00
Operator 2 0,45 0,45 1,00 725,00
Operator 3 0,90 0,90 1,00 720,00
Operator 4 0,97 0,97 1,00 716,00
Operator 5 0,74 0,74 1,00 715,00
Operator 6 0,52 0,52 1,00 714,00
Operator 7 0,67 0,67 1,00 713,00
Operator 8 0,52 0,52 1,00 712,00
Operator 9 0,81 0,81 1,00 712,00
Cost
Busv Cost Idle Cost
Operator 1 10.75 11.48
Operator 10 46.41 10.65
Operator 2 10.90 11.36
Operator 3 23.73 2.08
Operator 4 27.15 0 62
Operator 5 21.94 5 38
Operator 6 12.94 9.94
Operator 7 17.07 6.91
Operator 8 12.01 10.03
Operator 9 19.52 3 87
Time
Transfer Time Minimum Maximum
Average Half Width Value Value
Base part 9 7558 (Correlated) 0 1321 13 4212
Total Time Minimum Maximum
Average Half Width Value Value
Base part 21 8495 (Correlated) 4.5853 37.3702
Рис. 5. Отчет по работе конвейера накопительного типа
Изменения типа конвейера на не накопительный ведет к уменьшению выхода готовой продукции. Количество годных изделий сократилось до 638 штук. Остальные параметры остались неизменными - 760 штук базовых деталей было подано на сборочную линию, 22 изделия оказались с браком.
Коэффициент загрузки операторов (рис. 6) уменьшился по сравнению с конвейером накопительного типа. Максимальное уменьшение наблюдается для оператора 9 и 10 (Operator 9, Operator 10) на 0.05 с 0.81 до 0.76 и с 0.74 до 0.69 соответственно.
Временные параметры сборочного процесса существенно увеличились. Так, полное время нахождения базовой детали в сборочном процессе в среднем составило 56.9907 минут (минимальное значение 9.5563 минуты, а максимальное значение 68.9429 минут). Время транспортировки базовой детали по сборочному конвейеру в среднем составило 26.4442 минуты.
Экономические параметры для ненакопительного конвейера (рис. 6) существенно изменились. Общая величина оплаты труда при реализации этой модели составит $272.09 ($190.99 - оплата за выполнение работы, $81,1 - оплата за вынужденные простои). Прибыль от реализации сборки изделия «Насос» составила $12760 (638 годных изделий по $20 за единицу). Чистая прибыль по реализации данной модели будет $12487.26. Таким образом, хотя оплата труда операторов изменилась не значительно на $2.65 (было - $274.74, стало - $272.09), но за счет уменьшения выпуска годной продукции убытки при реализации данного типа сборочного конвейера составили $998. Таким образом, моделирование показало, что данный, по ненакопительному конвейеру, имеет худшие показатели по сравнению с накопительным.
Usage
Inst Util Num Busv Num Sched Num Seized
Operator 1 0,44 0,44 1,00 700,00
Operator 10 0,69 1,38 2,00 660,00
Operator 2 0,44 0,44 1 00 695,00
Operator 3 0,86 0,86 1,00 690,00
Operator 4 0,92 0,92 1,00 685,00
Operator 5 0,70 0,70 1,00 680,00
Operator S 0,49 0,49 1,00 675,00
Operator 7 0,63 0,63 1,00 670,00
Operator 8 0,48 0,48 1 00 665,00
Operator 9 0,76 0,76 1,00 660,00
Cost
Busy Cost Idle Cost
Operator 1 10 48 11.72
Operator 10 43 00 12.93
Operator 2 10 50 11.70
Operator 3 22 75 2.85
Operator 4 25 82 1.59
Operator 5 20 84 6 16
Operator 6 12 16 10.60
Operator 7 16 04 7.77
Operator 8 11.23 10.73
Operator 9 18 17 5.05
Time
Transfer Time Average Half Width Minimum Value Maximum Value
Base part 26 4442 (Correlated) 3 9747 28 3937
Total Time Average Half Width Minimum Value Maximum Value
Base part 53 0907 (Correlated) 9.5563 68.9429
Рис. 6. Отчет по работе конвейера не накопительного типа
Для оценки влияния простоев (сбоев) из-за неисправности технологической оснастки и инструмента, используемого в процессе сборки изделия (на операции № 5) были реализованы имитационные модели, представленные на рис. 3 и 4. Результаты моделирования представлены в отчетах на рис. 7 и 8.
В результате сбоя на операции № 5 количество годных изделий сборки сократилось до 168 штук (6 штук - бракованные изделия).
Коэффициент загрузки операторов (рис. 7) резко уменьшился по сравнению с конвейером накопительного типа без сбоев. В данной модели максимальный коэффициент 0.34 на операции 3 (Operator 3), а минимальный 0.13 на операции 8 (Operator 8). Количество собранных на каждой операции изделий представлено на рис. 7 (Num Seized). Полное время нахождения базовой детали в сборочном процессе в среднем составило 25.7153 минут (минимальное значение 6.8845 минуты, а максимальное значение 42.8826 минуты).
Usage
Inst Util Num Busv Num Sched Num Seized
Operator 1 0,22 0,22 1,00 352,00
Operator 10 0,19 0,38 2,00 176,00
Operator 2 0,20 0,20 1,00 312,00
Operator 3 0,34 0,34 1,00 272,00
Operator 4 0,31 0,31 1,00 232,00
Operator 5 0,19 0,19 1,00 184,00
Operator 6 0,14 0,14 1,00 184,00
Operator 7 0,16 0,16 1,00 184,00
Operator 8 0,13 0,13 1,00 176,00
Operator 9 0,20 0,20 1,00 176,00
Time
Total Time Minimum Maximum
Average Half Width Value Value
Вазе part 25.7153 (Insufficient) 6.8845 42.8826
Рис. 7. Отчет по имитационной модели сборочного конвейера с имитацией сбоя на операции № 5
Рассмотренная имитационная модель показывает развитие событий не по худшему сценарию. Самый худший сценарий будет наблюдаться, когда с периодическими сбоями на операции № 5 будет наблюдаться полная остановка конвейера. На рис. 8 представлен отчет по такому сценарию. Для этого сценария: количество
поступивших на сборочный конвейер базовых деталей уменьшилось до 736 штук (ранее во всех моделях было 760 штук). Сравнение количество поступивших и собранных на операции № 1 (Operator 1) изделий (336 штуки) показывает, что образовался задел в 400 штук. Это очень большой задел. Кроме того, количество годных изделий составило 160 штук.
Usage
Inst Util Mum Busv Mum Sched Mum Seized
Operator 1 0,22 0,22 1,00 336,00
Operator 10 0,19 0,37 2,00 1SB.00
Operator 2 0,18 0,18 1,00 296,00
Operator 3 0,32 0,32 1,00 256,00
Operator 4 0,29 0,29 1,00 216,00
Operator 5 0,19 0,19 1,00 104,00
Operator 6 0,13 0,13 1,00 176,00
Operator 7 0,16 0,16 1,00 176,00
Operator 8 0,12 0,12 1,00 168,00
Operator 9 0,19 0,19 1,00 16B.00
Cost
Busv Cost Idle Cost
Operator 1 5.2B 16.22
Operator 10 5.80 16.85
Operator 2 4.56 17.06
Operator 3 6.12 14.14
Operator 4 В 13 14.76
Operator 5 5.62 16.85
Operator 6 3.22 1809
Operator 7 4.09 1747
Operator 8 2.7B 18.31
Operator 9 4.56 16.85
Time
Transfer Time Minimum Maximum
Average Half Width Value Value
Base part 21 5169 (Insufficient) 3 9406 37 0819
Total Time Minimum Maximum
Average Half Width Value Value
Base part 29 7252 (Insufficient) 11 0795 46 3916
Рис. 8. Отчет по имитационной модели сборочного конвейера с имитацией сбоя на операции № 5 и полной остановкой сборочного конвейера
Временные параметры сборочного процесса: полное время нахождения базовой детали в сборочном процессе в среднем составило 29.7252 минут (минимальное значение 11.0795 минуты, а максимальное значение 46.3916 минуты). Время транспортировки базовой детали по сборочному конвейеру в среднем составило 21.5169 минут.
Коэффициент загрузки операторов (рис. 8) составляет от 0.32 (Operator 3) до 0,12 (Operator 8). Таким образом, наблюдается существенное снижение (более чем в 4 раза) коэффициента загрузки по сравнению с накопительным конвейером, работающим без сбоев.
Экономические параметры данной модели: общая величина оплаты труда составит $218.85 ($52.25 -оплата за выполнение работы, $166.6 - оплата за вынужденные простои). Прибыль от реализации сборки изделия «Насос» составила $3200 (160 годных изделий по $20 за единицу). Таким образом, чистая прибыль по реализации данной модели будет $2981.15.
Анализ данных по четырем моделям позволил оценить влияние различных производственных факторов в сборочном процессе.
V. Выводы и заключение
С использованием дискретно-событийного подхода в работе были разработаны имитационные модели, позволившие оценить влияние производственных факторов (количество операторов, рабочие параметры и тип конвейера, сбои в работе конвейера) на ход процесса сборки для изделия «Насос», а экономические параметры по каждой модели (оплата труда и прибыль) позволили оценить эффективность процесса сборки.
Худшим из рассмотренных вариантов работы сборочного конвейера стал конвейер накопительного типа со сбоями на операции № 5 и полной остановкой сборочного конвейера. По результатам моделирования прибыль при реализации такого сценария на производстве составила бы $2981.15.
Лучшим из рассмотренных вариантов является использование конвейера накопительного типа без сбоев, где прибыль составила бы $13485.26, т. е. разница в вариантах 4.5 раза.
Имитационное моделирование - эффективный инструмент в планировании и организации производства, позволяющий выбрать оптимальное решение в зависимости от производственных факторов и оценить «проблемные ситуации», возникающие на производстве.
Список литературы
1. Law A. M., Kelton W. D. Simulation modeling and analysis, 3rd ed. Osborne: The McGraw-Hill Companies, 2000. 760 p.
2. Han Sang Hyeok, AL Hussein Mohamed Al-Jibouri Saad, Yu Haitao. Automated post-simulation visualization of modular building production assembly line // Automation in construction. 2012. Vol. 21. P. 229-236.
3. Ulutas Berna, Islier AA. Dynamic facility layout problem in footwear industry // Journal of manufacturing systems. 2015 Vol. 36. P. 55-61.
4. Kikolski M. Study of Production Scenarios with the Use of Simulation Models // Procedia Engineering. 2017. Vol. 182. P. 321-328.
5. Seyed Mojib Zahraee, Jafri Mohd Rohani, Kuan Yew Wong Application of computer simulation experiment and response surface methodology for productivity improvement in a continuous production line: Case study // Journal of King Saud University - Engineering Sciences. 2018. Vol. 30. P. 207-217.
6. Тимохин В. Н., Подскребко А. С. Дискретно-событийное моделирование конвейерной линии // Бизнес информатика. 2013. № 9. С. 78-84.
7. Скворцова Д. А. Статистическое моделирование производственных процессов гибкой автоматизированной сборки в среде объектно-ориентированного программирования // Компьютерные исследования и моделирование. 2015. Т.7, № 2. С. 289-300.
8. Филипчик И. Ю. Применение метода дискретно-событийного моделирования для повышения эффективности логистической системы сборочного участка // Электротехнические и компьютерные системы. 2015. № 18. С. 65-69.
9. Naig M., Chen F. F., Wan H.-D. Throughput rate improvement in a multiproduct assembly line using lean and simulation modeling and analysis // Procedia Manufacturing . 2017. Vol. 11. P. 593-601.
10. Sime H., P Jana., Panghal D. Feasibility of using simulation technique for line balancing in apparel industry // Procedia Manufacturing. 2019. Vol. 30. P. 300-307.
11. Danga Q. V., Phama K. Design of a Footwear Assembly Line Using Simulation-based ALNS // Procedia CIRP. 2016. Vol. 40. P. 596-601.
12. Mustafa K., Cheng K. Improving production changeovers and the optimization: A simulation based virtual process approach and its application perspectives // Procedia Manufacturing. 2017. Vol. 11. P. 2042-2050.
13. Kelton W. D., SadowskyR. P. and Sturrock D.T. Simulation with Arena, 3rd ed., New York: The McGraw-Hill Companies, 2010. 658 p.
УДК 621.787.6
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЦИОНАЛЬНЫХ РЕЖИМОВ УДАРНО-АКУСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
EXPERIMENTAL DEFINITION OF RATIONAL MODES OF SHOCK-ACOUSTIC TREATMENT
С. Б. Скобелев1, В. Ф. Ковалевский1, Э. Г. Беззатеева1, Г. Г. Бурый2, И. К. Потеряев2
1 Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия 2Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет, г. Омск, Россия
S B Skobelev1, V F Kovalevsky1, E G Bezzateeva1, G G Bury2, I K Poteryaev2
1Omsk State Technical University, Omsk, Russia 2 Siberian State Automobile and Highway University, Omsk, Russia
Аннотация. В статье представлены результаты экспериментальных исследований по определению рациональных технологических параметров ударно-акустической обработки (УАО) в целях обеспечения наилучших антифрикционных свойств наружных поверхностей деталей, изготавливаемых из материала Сталь 45. На основе экспериментально подобранных режимов обработки определены уточненные значения коэффициентов перекрытия площадок контакта ультразвукового инструмента и заготовки. Применение ударно-акустической обработки с одновременным нанесением твердого смазочного покрытия позволяет почти в два раза повысить микротвердость поверхности и снизить шероховатость до значения Ra 0.2.
Ключевые слова: ударно-акустическая обработка, площадка контакта, коэффициент перекрытия, микротвердость, износостойкость.
DOI: 10.25206/2310-9793-7-3-94-99
