HIGH-TECH INCOMPLETE VEHICLE PRODUCTION

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In modern automotive production, high-tech robotic complexes and assembly lines are widely used for all four main production stages: pressing, welding, coating and assembly. The paper views industrial robot-assisted high-tech incomplete vehicle production using robotic manipulators. Studies have been conducted on the efficiency and productivity of automotive production through the use of a robotic assembly. Studies have been conducted on the efficiency and productivity of automotive production using a robotic assembly. A brief overview of scientific works on automation of production using robotic systems is presented. The discussed robotic complexes include various robots: assemblers, manipulators, auxiliary robots. The payback period of the robotic complex ranges from three to five years. Robotic complexes are successfully used in various factories, e.g. 115 robots are used at Volkswagen, 112 robots are used at Renault, 106 robots are used at Nissan. The average time period for assembling one basic vehicle product at the factory is 25 hours. The main characteristics of a robotic automobile assembly such as cycle of the assembly line; work pace; assembly line load factor are viewed. The influence of the main characteristics of the assembly line on productivity in robotic automotive production is estimated. The results show an increase in product output of up to 10% with an increase in the load factor by one tenth. The robotic assembly line efficiency calculation for automotive production shows that within five years the increase in net profit when using just one robotic assembly line will amount to about five million rubles. In addition, the output of products will significantly increase with RPA in automotive production. The effectiveness of using a robotized assembly line in automotive production is also shown.

About the authors

Lubov Nikolaevna Ivanova

Saint Petersburg Maritime State Technical University

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

Sergei Evgen'evich Ivanov

ITMO University

Candidate of Physics and Mathematics, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Information and Communication Technologies, candidate of physical and mathematical sciences

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».