ISSN: 1814-3520(print)
ISSN: 2500-1590(online)
12+
Научный журнал «Вестник Иркутского государственного технического университета»
Поиск по сайту

ФОРМИРОВАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАПУСКА В ПРОИЗВОДСТВО ИЗДЕЛИЙ ОДНОВРЕМЕННОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИЕЙ ПО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРИЗНАКАМ И КЛАССАМ ДЕТАЛЕЙ

2016 / Номер 7(114) 2016 [ МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ ]

Цель. Снижение времени перехода на новое изделие при частой смене объекта производства. Методы. Представлен подход, состоящий в применении кластерного анализа для формирования последовательности запуска в производство, исходя из общности в используемом оборудовании, оснастке и инструментальной наладке. В качестве метода кластеризации предложено двухходовое объединение, позволяющее наглядно представить сформировавшиеся кластеры и определить отношения между ними. Результаты. Для классификации изготавливаемой продукции по конструктивным признакам, влияющим на процесс переналадки оборудования, был составлен классификатор. Алгоритм двухходового объединения в группы по общности переналадок станков с ЧПУ, записанный на Visual Basic, представлен в виде блок-схемы. При помощи него сформирована последовательность запуска в производство единиц планирования, выпускаемых цехом, что позволит сократить простои станков. Заключение. Апробирование представленного подхода на примере реальной производственной задачи показало применимость данной методики и выявило некоторые аспекты проблемы, такие как невозможность получения идеального решения и отсутствие уникальности решения, для учета которых требуется экспертное вмешательство.

Ключевые слова:

время переналадки станка,горизонт планирования,конструкторско-технологические признаки,кластерный анализ,двухходовое объединение,оптимальная последовательность запуска в производство,machine-tool set-up time,planning horizon,design and technological features,cluster analysis,two-way joining,optimal production sequence

Авторы:

Библиографический список:

  1. Загиддулин Р.Р. Управление машиностроительным производством с помощью систем MES, APS, ERP: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2011. 372 с.
  2. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.
  3. Owsiński J.W. Machine-part grouping and cluster analysis: similarities, distances and grouping criteria // Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences. 2009. Vol. 57. No. 3. Р. 217-228.
  4. Everitt B. S., Landau S., Leese M., Stahl D. Cluster Analysis: 5th Edition // John Wiley & Sons, Ltd., 2011.

Файлы:

Язык

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная
Количество скачиваний:8024