Preview

Известия Юго-Западного государственного университета

Расширенный поиск

Модель и методика формирования оптимальной совокупности оборудования контроля и поверки предприятий автомобилестроительного кластера

https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-73-91

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования. Разработать классификатор, модель, а также методику формирования оптимальной совокупности оборудования контроля и поверки для обеспечения эффективного функционирования организационно-технологической системы обеспечения механической сборки на основе резьбовых соединений автоматизированной системы управления технологическим процессом сборки на предприятиях автомобилестроительного кластера.
Методы. Совокупность оборудования контроля и поверки в организационно-технологической системе обеспечения механической сборки на предприятиях автомобилестроительного кластера представлена в работе на основе теоретико-множественного подхода. Основой разработки классификатора оборудования контроля и поверки стал метод иерархической классификации. Формализация процесса принятия решения по формированию совокупности оборудования контроля и поверки основывается на методах теории принятия решений и методов математического анализа.
Результаты. Предложена теоретико-множественная модель совокупности оборудования контроля и поверки, а также соответствующий классификатор. Описана методика принятия решения по формированию оптимальной совокупности оборудования контроля и поверки, позволяющая учитывать фактическую нагрузку на датчики измерения момента затяжки и оптимизировать затраты на закупку оборудования контроля и поверки. Применение разработанных моделей, классификаторов, методик и алгоритмов в условиях предприятия автомобилестроительного кластера показывает значительное снижение трудоемкости технологической подготовки производства, а также значительные показатели экономии финансовых затрат на закупку оборудования при формировании совокупности оборудования контроля и поверки.
Заключение. Разработанные классификатор, а также модель и методика формирования оптимальной совокупности оборудования контроля и поверки позволяют упростить управленческую работу на предприятии автомобилестроительного кластера и решают задачу оптимального управления подсистемой контроля и поверки, входящей в организационно-технологическую систему обеспечения механической сборки на основе резьбовых соединений автоматизированной системы управления технологическим процессом сборки на предприятиях автомобилестроительного кластера.

Об авторах

Е. Э. Аверченкова
Брянский государственный технический университет
Россия

Аверченкова Елена Эдуардовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Цифровая экономика»

ул. Горького, д.36, г. Брянск 241050



А. А. Шабанов
ООО "Эрга"
Россия

Шабанов Алексей Александрович

ул. Хрустальная, д. 22, г. Калуга 248018



Список литературы

1. Мишина Т.А., Барабанова И.А. Применение методологии PFMEA-анализа для процесса поверки СИ // Современные материалы, техника и технологии. 2018. № 6 (21). С. 62-68.

2. Попов А.В., Чудинов В.А., Шаякбаров И.Э. Повышение качества контроля моментов затяжек резьбовых соединений методом отворачивания // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 2. С. 315-322.

3. Маломыжев О.Л., Скутельник В.В., Бектемиров А.С. Исследование момента затяжки ответственных резьбовых соединений на срок их службы на примере шатунных болтов двигателей легковых автомобилей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. № 6 (113). С. 156-162.

4. Спиридонов О.В. Технологические расчеты при сборке резьбовых соединений // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 6. С. 43-48.

5. Зеленский А.В., Терехина О.В. Устройства измерения крутящего момента в технологических процессах соединения резьбовых изделий // Труды международного симпозиума "Надежность и качество". 2012. Т. 2. С. 44-45.

6. Tan L., Sun C., Pang M., Xiang K., Tang B. Design of Screw Fastening Tool Based on SEA. In: Yu H., Liu J., Liu L., Ju Z., Liu Y., Zhou D. (eds) Intelligent Robotics and Applications. ICIRA 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11740. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-27526-6_32

7. Geda M.W., Kwong C.K., Jiang H. Fastening method selection with simultaneous consideration of product assembly and disassembly from a remanufacturing perspective. Int J Adv Manuf Technol 2019, 101, 1481–1493. https://doi.org/10.1007/s00170-018-3027-1

8. Faccio M., Ferrari E., Gamberi M. et al. Human Factor Analyser for work measurement of manual manufacturing and assembly processes. Int J Adv Manuf Technol, 2019, 103, 861–877. https://doi.org/10.1007/s00170-019-03570-z

9. Cloud, G.L. William M. Murray Lecture: Some Curious Unresolved Problems, Speculations, and Advances in Mechanical Fastening. Exp Mech 53, 2012, 1073–1104 (2013). https://doi.org/10.1007/s11340-013-9736-3

10. Poparad H. Advanced Automotive Assembly Line Trends as Tools in Optimizing Production Line Performance. In: Chiru A., Ispas N. (eds) CONAT 2016 International Congress of Automotive and Transport Engineering. CONAT 2016. Springer, Cham. 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-45447-4_65

11. Doshi J.A., Desai D. Overview of Automotive Core Tools: Applications and Benefits. J. Inst. Eng. India Ser. C 98, 515–526. 2017. https://doi.org/10.1007/s40032-016-0288-z

12. Tesfay Y.Y. Process Capability Analysis. In: Developing Structured Procedural and Methodological Engineering Designs. Springer, Cham. 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68402-0_6

13. Khomenko A., Koricho E.G., Haq M., Cloud G.L. In-service Preload Monitoring of Bolted Joints Subjected to Fatigue Loading Using a Novel ‘MoniTorque’ Bolt. In: Beese A., Zehnder A., Xia S. (eds) Fracture, Fatigue, Failure and Damage Evolution, Volume 8. Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series. Springer, Cham. 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21611-9_32

14. Xu W., Cheng Q., Yang C. et al. Dynamic analysis and looseness evaluation of bolted connection under vibration of machine tools. Int J Adv Manuf Technol. 2021. https://doi.org/10.1007/s00170-021-07615-0

15. Jeang A., Chung C.P. Process capability analysis based on minimum production cost and quality loss. Int J Adv Manuf Technol 43, 710–719. 2009. https://doi.org/10.1007/s00170-008-1741-9

16. Khodaygan S., Movahhedy M.R. Functional process capability analysis in mechanical systems. Int J Adv Manuf Technol 73, 899–912. 2014. https://doi.org/10.1007/s00170-014-5800-0

17. Yang Y. 2019. Application Research of Process Capability Analysis in Manufacturing Quality Control. In: Deng K., Yu Z., Patnaik S., Wang J. (eds) Recent Developments in Mechatronics and Intelligent Robotics. ICMIR 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 856. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-00214-5_53

18. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е изд. М.: Издательство физико-математической литературы, 2012. 604 с. ISBN 978-5-94052-222-5.

19. Шабанов А.А. Решение задачи оптимизации частоты проверок параметров оборудования // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая (ОТ). Вып. 10. М.: АО «ЦНИИ Электроника», 2015. С. 105-114.

20. Шабанов А.А. Разработка методики рационального выбора структуры и состава запаса сборочных инструментов и приспособлений для системы обеспечения механической сборки // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая (ОТ). Вып. 10. М.: АО «ЦНИИ Электроника», 2015. С. 115-124.

21. Шабанов А.А., Шабанов А.К. Анализ структуры подсистемы контроля и проверки современной системы обеспечения механосборки // Труды XXXIII Всероссийской НТК «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем» / Филиал военной академии РВСН им. Петра Великого. Серпухов, 2014. Сб. 4. С. 301–305.

22. Шабанов А.А., Аверченкова Е.Э. Моделирование систем управления организационно-технологическим обеспечением механической сборки на предприятиях автомобилестроительного кластера // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2021. №3(13), 4(14), С.58-68.


Рецензия

Для цитирования:


Аверченкова Е.Э., Шабанов А.А. Модель и методика формирования оптимальной совокупности оборудования контроля и поверки предприятий автомобилестроительного кластера. Известия Юго-Западного государственного университета. 2022;26(1):73-91. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-73-91

For citation:


Averchenkova E.E., Shabanov A.A. Model and Methodology for Optimal Equipment Setting for Monitoring and Verification of Enterprises of the Automotive Cluster. Proceedings of the Southwest State University. 2022;26(1):73-91. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-73-91

Просмотров: 29


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2223-1560 (Print)
ISSN 2686-6757 (Online)