ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЕ АВТОСБОРОЧНОЕ ПРОИЗВОДСТВО

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В современном автомобильном производстве для всех четырех основных производственных этапов: прессовое, сварочное, покрасочное и сборочное производство широко применяются высокотехнологичные роботизированные комплексы и автосборочные линии. В работе рассматривается высокотехнологичное автосборочное производство с внедрением промышленных роботов-манипуляторов. Проведены исследования эффективности и производительности автомобильного производства при использовании роботизированной сборки. Представлен краткий обзор научных работ по автоматизации производства с применением роботизированных комплексов. В состав рассмотренных роботизированных комплексов входят различные роботы: сборщики, манипуляторы, вспомогательные роботы. Срок окупаемости роботизированного комплекса составляет от трех до пяти лет. Роботизированные комплексы успешно применяются на различных заводах, на заводе Volkswagen применяются 115 роботов, на заводе Renault – 112 роботов, на заводе Nissan – 106 роботов. Средний временной период сборки одного базового изделия автомобиля на заводе составляет 25 ч. Рассмотрены основные характеристики роботизированной автомобильной сборки: такт сборочной линии; темп выпуска изделий; коэффициент загрузки сборочной линии. Оценивается влияние основных характеристик сборочной линии на производительность в роботизированном автомобильном производстве. Результаты показывают увеличение выпуска изделий до 10 % при повышении коэффициента загрузки на одну десятую. Расчет эффективности роботизированной линии сборки в автомобильном производстве показывает, что за пять лет прирост чистой прибыли только от одной роботизированной линии сборки, составит около пяти миллионов рублей. Кроме того, существенно увеличится производительность выпуска изделий при роботизации сборки в автомобильном производстве. Также показана эффективность применения роботизированной линии сборки в автомобильном производстве.

Об авторах

Любовь Николаевна Иванова

Санкт-Петербургский морской государственный технический университет

Email: 45is@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6880-0897
Scopus Author ID: 57194244847
кафедра УБП

Сергей Евгеньевич Иванов

Национальный исследовательский университет ИТМО

кандидат физико-математических наук, доцент; доцент факультета инфокоммуникационных технологий, кандидат физико-математических наук

Список литературы

  1. Ахатов Р.Х., Однокурцев К.А., Зыкова Е.В. Технология монтажа сборочной оснастки с применением промышленного робота // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. T. 16. № 1 (5). 2014. С. 1284−1291.
  2. Крицкий А.В., Козловский В.Н., Айдаров Д.В. Модернизированная концепция методики и инструментария обеспечения статистически управляемых процессов контроля и мониторинга качества электрокомпонентов в автосборочном производстве // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Т. 25. №. 2 (112). 2023. С. 14−18.
  3. Papulová Z., Gažová A., Šufliarský Ľ. Implementation of automation technologies of industry 4.0 in automotive manufacturing companies // Procedia Computer Science. Т. 200. 2022. С. 1488−1497.
  4. Bathla G. Autonomous vehicles and intelligent automation: Applications, challenges, and opportunities // Mobile Information Systems. Vol. 7, no.5, 2022, pp. 26−31.
  5. Zhang M. Practical Analysis of Mechanical Automation Technology in Automobile Manufacturing // Journal of Electronic Research and Application. Т. 7. №. 5. 2023.С. 26−31.
  6. Wang X., Wang Y. Application of automation technology in automobile machinery manufacturing // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing,. Т. 1885. №. 4. 2021. С. 042056.
  7. Melendez O., Thamma R., Kirby E. D. Automation in the automotive industry // Int. Res. J. of Modernization in Eng. Technol. Sci. Т. 2. №. 10. 2020. С. 282−286.
  8. Zech A. Automated generation of clamping concepts and assembly cells for car body parts for the digitalization of automobile production // Advances in Automotive Production Technology–Theory and Application: Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP2020). Springer Berlin Heidelberg, 2021. С. 293−301.
  9. Zhou L. Application of industrial robots in automated production lines under the background of intelligent manufacturing // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing. Т. 1992. №. 4. 2021. С. 042050.
  10. Иванова Л.Н., Иванов С.Е. Математические модели динамики манипуляционных роботов при проектировании технологических систем // Металлообработка. № 5-6. 2022. С. 48−55.
  11. Благовещенский Д. И., Козловский В. Н., Васин С. А. Ключевые аспекты цифровизации управления качеством в автосборочном производстве // СТИН. №. 10. 2021. С. 17−21.
  12. Иванова Л.Н., Иванов С.Е. Математические методы оптимизации режимов движения манипулятора в автоматизированном технологическом процессе // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 11 (137). С. 39−48.
  13. Карпов А.О., Карпов А.О., Рамазанов И. А. К вопросу о применении статистических инструментов управления качеством в автосборочном производстве // XXV Туполевские чтения (школа молодых ученых). 2021. С. 564−571.
  14. Иванова Л.Н., Иванов С.Е. Совершенствование технологических процессов в автомобилестроении // Кузнечно-штамповочное производство − обработка материалов давлением. №10. 2023 С. 28–34.
  15. Благовещенский Д.И. Примеры технической реализации решений в области цифровизации автосборочного производства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. №. 5. 2022. С. 14−18.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».