Метод оценки производственной технологичности изделий на основе применения семантических моделей в условиях цифрового производства

Эффективность машиностроительного производства во многом определяется сроками освоения новых видов наукоемкой продукции и ее модификаций. В этих условиях решающее значение имеют сроки оценки производственной технологичности изделий при планировании их производства на потенциальных предприятиях-изготовителях. Оценка производственной технологичности изделия на различных предприятиях-изготовителях, требующая обработки значительного количества информации, является очень трудоемким процессом. Эффективно решить эту задачу можно путем автоматизации. Для повышения автоматизации оценки технологичности разработан метод, основанный на трехэтапном алгоритме анализа обеспеченности выполнения конструкторско-технологических решений изготовления изделий производственно-технологическими возможностями предприятия. Предложенный алгоритм позволяет поэтапно выявлять конструктивно-технологические проблемы изготовления изделия на рассматриваемом предприятии-изготовителе, формировать возможные варианты их решения при совместном управлении конфигурацией изделия и производственной системой предприятия. Также метод обеспечит определение и исключение из дальнейшего анализа предприятий, требующих неприемлемых инвестиций для подготовки и освоения производства изделия или его компонентов. Это существенно повысит сроки освоения новых видов наукоемкой продукции и ее модификаций.

Литература

[1] Долгов В.А., Рахмилевич Е.Г., Пятнов Ю.В., Подкидышев А.А. Отработка изделий на производственную технологичность при диверсификации машиностроительных предприятий ОПК в условиях развития цифрового производства. Вестник МГТУ «Станкин», 2018, № 4(47), c. 8–12.

[2] Grigoriev S.N., Martinov G.M. The Control Platform for Decomposition and Synthesis of Specialized CNC Systems. Procedia CIRP, 2016, vol. 41, pp. 858–863, doi: 10.1016/j.procir.2015.08.031

[3] Рахмилевич Е.Г. Многокритериальная оптимизация конструктивно-технологических вариантов детали на основе количественных показателей технологичности. Технология машиностроения, 2014, № 1, c. 59–62.

[4] Schleich B., Anwer N., Mathieu L., Wartzack S. Shaping the digital twin for design and production engineering. CIRP Annals — Manufacturing Technology, 2017, vol. 66, no. 1, pp. 141–144, doi: 10.1016/j.cirp.2017.04.040

[5] Burggraf P., Dannapfel M., Voet H., B?k P.-B. Digital Transformation of Lean Production. ICOMIE 2017. 19th International Conference on Operations Management and Industrial Engineering, At Osaka, Japan, October 2017, doi: 10.1999/1307-6892/10008077

[6] Рахмилевич Е.Г., Дементьев Д.А., Черемисин Д.А., Новиков П.П., Приходько Н.В., Фонусев В.Г., Шурко А.Н. Техническое перевооружение предприятий ракетно-космической промышленности. РИТМ машиностроения, 2018, № 4, с. 26–30.

[7] Grigoriev S.N., Martinov G.M. Research and Development of a Cross-platform CNC Kernel for Multi-axis Machine Tool. Procedia CIRP, 2014, vol. 14, pp. 517–522, doi: 10.1016/j.procir.2014.03.051

[8] Долгов В.А., Кабанов А.А. Основные подходы к формированию информационной модели производственно-технологической системы машиностроительного предприятия. Автоматизация. Современные технологии, 2018, т. 72, № 4, с. 178–184.

[9] Никишечкин П.А., Ковалев И.А., Григорьев А.С., Никич А.Н. Построение кроссплатформенной системы для сбора и обработки диагностической информации о работе технологического оборудования на промышленных предприятиях. Автоматизированные технологии и производства, 2016, № 4, c. 51–55.

[10] Долгов В.А., Подкидышев А.А., Дацюк И.В., Кабанов А.А., Васильцов М.А. Семантические модели технологических систем для имитационного моделирования производственных процессов. Автоматизация. Современные технологии, 2018, т. 72, № 8, с. 350–354.

[11] Nikishechkin P.A., Kovalev I.A., Nikich A.N. An approach to building a cross-platform system for the collection and processing of diagnostic information about working technological equipment for industrial enterprises. MATEC Web of Conferences, 2017, vol. 129(1), 03012, doi: 10.1051/matecconf/201712903012

[12] Долгов В.А., Кабанов А.А., Подкидышев А.А., Дацюк И.В. Экспертно-аналитический метод определения технологического оборудования при проектировании многономенклатурных машиностроительных предприятий. Вестник машиностроения, 2018, № 7, с. 58–62.

[13] Никишечкин П.А., Григорьев А.С. Практические аспекты разработки модуля диагностики и контроля режущего инструмента в системе ЧПУ. Вестник МГТУ «Станкин», 2013, № 4, с. 65–70.

[14] Долгов В.А., Луцюк С.В., Васильцов М.А. Особенности формирования маршрутных технологических процессов на основе согласования технологических и производственных решений многономенклатурного производства. Вестник МГТУ «Станкин», 2018, № 1(44), с. 13–17.

[15] Anghel F., Cazacu A.D., Carutasu N.L., Carutasu G. Cost analysis in mechanical engineering production. Product Lifecycle Management: Assessing the Industrial Relevance, 2007. 147 p.

[16] Martinov G.M., Sokolov S.V., Martinova L.I., Grigoryev A.S., Nikishechkin P.A. Approach to the Diagnosis and Configuration of Servo Drives in Heterogeneous Machine Control Systems. International Conference on Swarm Intelligence, Fukuoka, Japan, July 27–August 1, 2017 Proceedings, Part II, pp. 586–594.

[17] Grigoriev S.N., Sinopalnikov V. A., Tereshin M.V., Gurin V.D. Control of parameters of the cutting process on the basis of diagnostics of the machine tool and workpiece. Measurement Techniques, 2012, vol. 55, no. 5, pp. 555–558.

[18] Нежметдинов Р.А., Никишечкин П.А., Пушков Р.Л., Евстафиева С.В. Практические аспекты применения программно-реализованного контроллера для управления электроавтоматикой вертикально-фрезерных станков Quaser MV184. Автоматизация в промышленности, 2016, № 5, с. 15–18.

[19] Kutin A.A., Dolgov V.A., Podkidyshev A.A., Kabanov A.A. Simulation Modeling of Assembly Processes in Digital Manufacturing. Procedia CIRP, 11th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Ischia, Naples, 19–21 July 2017, pp. 470–475, doi: 10.1016/j.procir.2017.12.246

[20] Kutin A.A., Dolgov V.A., Sedykh M.I., Ivashin S.S., Kabanov A.A. Competitive-resource information model of the machine building manufacturing system. IOP Conference Series-Materials Science and Engineering, XXIII International Conference on Manufacturing, 2018, vol. 448, no. UNSP 012008, doi: 10.1088/1757-899X/448/1/012008