Материал: Математическое моделирование. приобретение навыков разработки и использования моделей в машиностроении. Копосов В.Н

В частности, наработка на отказ – это среднее значение времени работы между двумя последовательно возникающими отказами.

Ремонтопригодность – это приспособленность узлов и механизмов линии к предупреждению и обнаружению причин возникновения отказов, повреждений и устранению их последствий путем ремонтов и технического обслуживания.

Количественно она оценивается средним временем восстановления работоспособности.

Расчет производительности гибких производственных систем

 Применение в машиностроении гибких производственных систем (ГПС) – важнейший путь повышения эффективности производства. Данные системы требуют значительных капиталовложений, поэтому важным моментом при их внедрении является правильная оценка их эффективности, которая характеризуется рядом показателей. Одним из важнейших показателей эффективности ГПС является ее производительность

Производительность ГПС зависит от производительности станков, входящих в ее состав, а также от производительности таких ее составляющих, как транспортно – накопительная система, автоматизированная система инструментального обеспечения и т.д.

Производительность следует рассчитывать как часовую, суточную, так и по полному годовому фонду времени, что позволит учитывать степень автоматизации, степень гибкости и возможности данной ГПС работать в малолюдном («безлюдном») режиме. При круглосуточной, ежедневной, круглогодичной работе полный годовой фонд времени составляет 8760 ч.Фактический годовой фонд времени работы заданной ГПС будет меньше и будет определяться надежностью ее работы, способностью длительное время (ночная и вечерняя смены или несколько праздничных дней подряд) работать в «безлюдном» режиме, а также суммарным объемом простоев всех видов в расчете на год. Отношение фактического времени работы ГПС к полному (установленному) годовому фонду времени дает качественную оценку возможностей той или иной ГПС, ее совершенства, является показателем того, насколько решены в ней проблемы использования возможностей гибкого производства:

где - коэффициент использования годового времени, или коэффициент годовой загрузки ГПС, или коэффициент совершенства гибкого производства;

- фактическое годовое время работы ГПС, ч;

- годовой фонд времени, равный 8760 ч.

В свою очередь

где - установленное (планируемое) количество рабочих дней в году с учетом субботних, выходных и праздничных дней;

- количество установленных часов работы ГПС в сутки (16, 20 или 24 ч. в сутки, из которых какое-то количество в «безлюдном» режиме);

- суммарные фактические простои станков и всей ГПС в расчете на год.

Чем ближе значение к единице, тем совершеннее ГПС.

Фактическое годовое время работы ГПС в часах и составляет ее производительность в станко – часах, т.е. по суммарной станкоемкости обработки всех деталей за год

Среднештучная годовая производительность может быть рассчитана следующим образом:

где - количество станков в ГПС;

- среднее штучное время по всем деталям, обрабатываемым в ГПС, мин.

Среднештучная производительность за сутки , час или в минуту может быть рассчитана соответственно по формулам:

Фактическая производительность ГПС за любой период времени определяется с учетом суммарных простоев отдельных станков в системе и всей ГПС ( ) с учетом всех потерь времени (простоев), которые происходят по разным причинам.

Учитывая возможность работы ГПС круглосуточно и круглогодично, при расчете потерь времени необходимо исходить из годичного фонда времени, а не одной смены или одних суток. При этом следует рассматривать простои не одного станка а системы станков и других агрегатов ГПС и связанных с ними участков работы (участка сборки приспособлений и установки заготовок, участка настройки инструментов на размер вне станка, участка контроля деталей и т.д.). Это позволит определить сумму потерь всего годового фонда времени в одной ГПС.

Кроме этого, следует учитывать, что меняется состав различных видов потерь. С повышением степени автоматизации ГПС отдельные потери переходят из внецикловых видов потерь в цикловые. Например при работе станка типа «обрабатывающий центр» (ОЦ) в ГПС смена инструмента между технологическими переходами, а также из – за потери им стойкости при наличии автоматических устройств слежения за стойкостью (периодический замер режущей кромки инструмента щупом – пробой) является частью цикла, вместе с другими холостыми ходами составляет цикловые потери и входит в штучное программируемое время обработки детали на ОЦ в ГПС. К внецикловым потерям, связанным с работой, в ГПС следует относить, например, отдельные виды простоев из – за поломки инструмента, когда нет автоматических устройств слежения за стойкостью инструмента или требуется вмешательство оператора для восстановления работы станка.

Итак, при расчете производительности ГПС следует учитывать следующие потери времени:

1. Цикловые потери рабочего времени (замена инструмента в шпинделе, ускоренный подвод и отвод инструмента, координатное перемещение стола и т.д.);

2. Простои по вине инструмента (замена инструмента из – за поломок, из – за затупления, регулировка без замены – в случае отсутствия автоматизации и необходимости вмешательства оператора);

3. Простои по вине оборудования (регулировка и ремонт механической части оборудования, ремонт гидравлических систем, отказ системы управления и т.д.);

4. Простои по организационным причинам (отсутствие электроэнергии, вспомогательных материалов);

5. Простои, связанные с браком (брак предыдущих операций, брак материалов, выявленных во время обработки, брак обработки и т.д.);

6. Простои, связанные с переналадкой (замена оснастки станка, замена комплекта инструмента).

Состав и виды потерь рабочего времени при различных сроках наблюдения меняются и зависят от разных факторов. При наблюдении работы оборудования в течении 1 ч производительность процесса обработки зависит от производительности станка, технологии, дифференциации или концентрации обработки, смены инструментов, заготовок, возможно, от отказов станков. При наблюдении в течении суток добавляются простои, связанные со сменой задания, установленными перерывами (обед, сдача смены) и случайными простоями (отсутствие заготовок, рабочих и т.д.). При наблюдении за год выявляются простои, связанные с переналадкой оборудования для выпуска новой продукции, неравномерностью загрузки оборудования, неплановым ремонтом, нехваткой рабочих в период отпусков и т.д. Если же наблюдать работу оборудования ГПС за весь период его эксплуатации, то добавляются простои, связанные с его ремонтом, модернизацией, перестройкой на новую продукцию и др.

Лекция 10 Производительность и надежность автоматических и автоматизированных станочных систем Производительность и надежность сблокированных автоматических линий

Математические модели, описывающие производительность и надежность автоматических линий (АЛ), рассмотрим на примере математических моделей сблокированных АЛ. В сблокированных АЛ все элементы соединены последовательно в смысле надежности, и отказ любого элемента приводит к отказу всей системы [19].

Прежде, чем разрабатывать математические модели АЛ, нужно выяснить, по какому закону распределены потоки отказов и потоки восстановлений (см. лекции по «теории массового обслуживания») механизмов и инструментов линии, т.к. это будет определять, какие теоретические положения будут заложены в основу модели.

Впервые изучение вероятностных характеристик АЛ было начато в ЭНИМСе. При этом исходили из предположения, что потоки отказов и потоки восстановлений являются пуассоновскими, а периоды времени безотказной работы и восстановления АЛ распределены по экспоненциальному закону. Вспомним, что для простейшего (пуассоновского) потока с интенсивностью интервал между соседними событиями имеет показательное (экспоненциальное) распределение с плотностью , где - параметр показательного закона (интенсивность потока событий).

Позднее были проведены исследования этих потоков. Причем, в отличие от ранее выполненных работ потоки отказов и восстановлений оборудования и инструментов исследовали отдельно, т.к. природа этих потоков различна. Были получены следующие основные результаты.

Среднестатистически для всех исследованных объектов экспоненциальный закон достаточно точно характеризует распределение случайных периодов восстановления оборудования. А для отдельных станков и инструментов экспериментальные законы распределения времени (работы), (ремонта), (смены инструментов) отличаются от теоретического экспоненциального – рис. 17.

На этом рисунке: - частота; X - относительные единицы; 1 – теоретическая кривая; 2 – экспериментальные кривые; 3 – среднестатистическая кривая. Расхождение между кривыми (1) и (3) – 7 – 10 %, а для отдельных станков расхождение между экспериментальными и теоретическими кривыми еще более значительное. Поэтому, показательный закон применяют в математических моделях, используемых для первоначальной оценки надежности станочных систем на ранней стадии их проектирования, когда не известны еще конструкции узлов и инструментов.

Для точной оценки функционирования конкретных станков и линий следует использовать математические модели с применением тех законов распределения, которые будут соответствовать реальным условиям эксплуатации оборудования.

Мы рассмотрим первый вид математических моделей для простейших (пуассоновских) потоков, тем более, что нам известны соответствующие положения теории массового обслуживания, построенные на основе Марковских процессов [15].