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

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.

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.