Отправить статью по E-mail Методы и средства повышения производительности механической обработки деталей типа "корпус" за счет нового подхода к планировке оборудования гибких автоматизированных участков и оптимизации расположения стоянок транспортно-разгрузочных средств
- Авторы: Краско А.С.1, Кислова А.В.1
-
Учреждения:
- РТУ МИРЭА
- Выпуск: № 1 (2025)
- Страницы: 73-82
- Раздел: Технология машиностроения
- URL: https://journal-vniispk.ru/2072-3172/article/view/361377
- ID: 361377
Цитировать
Аннотация
В данной работе приведено исследование влияния места стоянки транспортно-загрузочного средства на суммарную длительность транспортных операций в условиях гибких автоматизированных участков при кассетном виде обслуживания.
На основании аналитического определения количества основного технологического оборудования, а также транспортно-загрузочных устройств была разработана планировка оборудования гибкого автоматизированного участка механической обработки деталей типа «корпус». На основании полученного гибкого автоматизированного участка и разработанных технологических процессов механической обработки деталей типа «корпус» была построена имитационная модель (дискретно-событийная модель с применением агентного метода) функционирования гибкого автоматизированного участка в программной среде AnyLogic 8 Personal Learning Edition 8.9.2.
В результате имитационного моделирования функционирования гибкого автоматизированного участка механической обработки деталей типа «корпус» в программной среде AnyLogic 8 Personal Learning Edition 8.9.2 были получены зависимости суммарной длительности транспортных операций от места стоянки транспортно-загрузочного средства. Было определено рациональное место стоянки транспортно-загрузочного средства, что обеспечило сокращение времени выполнения транспортных операций на 57,2 минуты.
На основании представленных результатов были получены аналитические зависимости, позволяющие определить оптимальное место стоянки транспортно-загрузочного средства без применения имитационного моделирования, что позволяет сократить затраты времени на принятие проектно-технологических решений в процессе проектирование гибких автоматизированных участков.
На основании проведённого исследования предложена методика аналитического определения оптимального места стоянки транспортно-загрузочного средства по критерию минимальных затрат времени на транспортные операции. В рассматриваемом примере было достигнуто сокращение времени выполнения транспортных операций еще на 41,5 минуты.
На основании разработанной методики предложен подход к определению оптимальной планировки оборудования участка по критерию минимального суммарного времени транспортных операций.
Об авторах
А. С. Краско
РТУ МИРЭА
Автор, ответственный за переписку.
Email: krasko_as@mail.ru
кандидат технических наук, доцент кафедры цифровых и аддитивных технологий
А. В. Кислова
РТУ МИРЭА
Email: kislova@mirea.ru
преподаватель кафедры цифровых и аддитивных технологий
Список литературы
- Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 8 [Текст]: учебник / Ю. Г. Карпов. – Санкт-Петербург, 2017. – 400 с.
- Киселева М. В. Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic: учебное пособие. – Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2009. – 88 с.
- Олейникова С. А. Моделирование: учебное пособие / С. А. Олейникова; ФГБОУ «Воронежский государственный технический университет». – Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2020. – 127 с.
- Ковалев А. А., Краско А. С., Зуев В. В. Имитационное моделирование работы технологического комплекса в программной среде AnyLogic: учебное пособие / А. А. Ковалев, А. С. Краско, В. В. Зуев. – М.: Изд-во «Спутник+», 2021. – 157 с.
- Шишмарёв В. Ю. Организация и планирование автоматизированных производств: учебник для среднего профессионального образования / В. Ю. Шишмарёв. – 2-е изд. – М.: Юрайт, 2025. – 318 с.
- Koulinas G. K., Paraschos P. D., Koulouriotis D. E. A machine-learning framework for explainable knowledge mining and production, maintenance, and quality control optimization in flexible circular manufacturing systems. Flex Serv Manuf J. 36, 737–759 (2024). https://doi.org/10.1007/s10696-024-09537-x
- Боев В. Д. Компьютерное моделирование систем: учебное пособие для среднего профессионального образования. – М.: Юрайт, 2019. – 253 с.
- Албагачиев А. Ю., Краско А. С. Модель загрузки транспортно-загрузочного средства гибкой производственной системы // Проблемы машиностроения и надёжности машин. – 2019. – № 4. – С. 77–88.
- Филин М. А., Краско А. С. Определение оптимальных параметров обслуживания заготовок при имитационном моделировании автоматизированных технологических комплексов // Главный механик. – 2022. – Т. 19. – № 5. – С. 321–331.
- Евтюхина В. В. Организационные резервы сокращения длительности производственного цикла на основе реализации принципов «бережливого производства» на отечественных предприятиях // ЭКОНОМИНФО. – 2008. – № 9.
- Антонова И. И. Бережливое производство: системный подход к его внедрению на предприятиях Республики Татарстан / И. И. Антонова; Институт экономики, управления и права (г. Казань). – Казань: Познание (Институт ЭУП), 2013. – 176 с.
- Хватов Б. Н. Гибкие производственные системы. Расчёт и проектирование. – Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2007.
- Fang W., Huang Jx., Peng Tx. et al. Machine learning-based performance predictions for steels considering manufacturing process parameters: a review. J. Iron Steel Res. Int. 31, 1555–1581 (2024). https://doi.org/10.1007/s42243-024-01179-5
- Андык В. С. Автоматизированные системы управления технологическими процессами на ТЭС: учебник для среднего профессионального образования / В. С. Андык. – М.: Юрайт, 2025. – 407 с.
- Клочков Ю. П. Организация бережливого производства на предприятиях машиностроения: диссертация кандидата экономических наук: 08.00.05. – Ижевск, 2012. – 179 с.
- Бородин И. Ф., Андреев С. А. Автоматизация технологических процессов и системы автоматического управления: учебник для среднего профессионального образования / И. Ф. Бородин, С. А. Андреев. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Юрайт, 2025. – 377 с.
- Soufi Z., Mestiri S., David P. et al. A material handling system modeling framework: a data-driven approach for the generation of discrete-event simulation models. Flex Serv Manuf J. (2024). https://doi.org/10.1007/s10696-024-09535-z
- Рачков М. Ю. Автоматизация производства: учебник для среднего профессионального образования / М. Ю. Рачков. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Юрайт, 2025. – 182 с.
Дополнительные файлы
