Разработка конструкции и технологии производства для шоу-бокса (стр. 8 из 11)
Диагностика и критериальный анализ – это основа синтеза новых оптимальных процессов.
С помощью диагностики определяются ведущие параметры процесса, допуски на них, объем выборок по выходам процессов, интервал времени взятия проб.
4.2.1 Описание процесса
Процесс представляет собой процесс изготовления и сборки шоу-бокса для мужских галстуков – П1.
Проведение процесса диагностики поможет определить слабые стороны описываемого процесса и его стабильность.
В диагностику процесса включены 4 подсистемы:
сборка упаковки п/с1 – P11;
отделение заготовок п/с2 – P12;
отделение облоя п/с3 – P13;
штанцевание п/с4,5 – P14.
4.2.2 Статические данные
Статистические данные по вероятностям попадания Pji в интервале распределения по справочным данным следующие:
Табл.4.2.1 Статистические данные
| количество опытов | P11 | P12 | P13 | P14 |
| 1 | 0,99 | 0,97 | 0,98 | 0,96 |
| 2 | 0,99 | 0,96 | 0,99 | 0,96 |
| 3 | 0,98 | 0,99 | 0,97 | 0,95 |
| 4 | 0,97 | 0,97 | 0,96 | 0,99 |
| 5 | 0,96 | 0,97 | 0,99 | 0,98 |
Примечание:
Статистические данные по п/с1 получены дипломантом самостоятельно во время преддипломной практики.
4.2.3 Определение энтропии Hiп/с, стабильности функционирования hjп/с и целостности всей системы Q
В данном разделе поведем диагностику процесса изготовления шоу-бокса для мужских галстуков, определив соответствующие параметры.
Порядок проведения диагностики определяется энтропией системы Hi п/с
Hi = - P1log2 P1 – P2 log2 P2 , (1)
где P1 – вероятность попадания ведущих параметров в интервал распределения, удовлетворяющая стабильности функционирования системы (по выходам);
P2 – вероятность непопадания в интервал распределения, P2 = 1- P1.
Стабильность функционирования hi определяется следующим соотношением:
hi = 1- Hi/ Hmax, (2)
где Hi – энтропия бинарной подсистемы как степень её неорганизованности, соответствует текущему значению качества функционирования по выходам подсистемы в битах,
Hmax – максимальная энтропия как степень неорганизованности системы, соответствует нормальному распределению выходов подсистемы (случай, когда 50% образцов удовлетворяет нормальному функционированию системы, а 50% - нет, в битах).
Учитывая, что Hmax = 1, стабильность системы можно определить из следующей зависимости:
hi = 1- Hi (3)
Средняя величина стабильности системы равна:
hср =S hi/n, (4)
где n – количество опытов.
Полученные значения Hi, hi и hср представлены в таблицах 4.2.2, 4.2.3, 4.2.4, 4.2.5.
Таблица 4.2.2 Данные по подсистеме 1
| № оп. | P11 | P21 | Hi | hi | hср |
| 1 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 | 0,8520 |
| 2 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 | |
| 3 | 0,98 | 0,02 | 0,0286+0,1129= 0,1415 | 1 - 0,1415/1= 0,8585 | |
| 4 | 0,97 | 0,03 | 0,0426+0,1518= 0,1944 | 1 - 0,1944/1= 0,8056 | |
| 5 | 0,96 | 0,04 | 0,0565+0,1858= 0,2423 | 1 - 0,2423/1= 0,7577 |
Таблица 4.2.3 Данные по подсистеме 2
| № оп. | P12 | P22 | Hi | hi | hср |
| 1 | 0,97 | 0,03 | 0,0426+0,1518= 0,1944 | 1 - 0,1944/1= 0,8056 | 0,8187 |
| 2 | 0,96 | 0,04 | 0,0565+0,1858= 0,2423 | 1 - 0,2423/1= 0,7577 | |
| 3 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 | |
| 4 | 0,97 | 0,03 | 0,0426+0,1518= 0,1944 | 1 - 0,1944/1= 0,8056 | |
| 5 | 0,97 | 0,03 | 0,0426+0,1518= 0,1944 | 1 - 0,1944/1= 0,8056 |
Таблица 4.2.4 Данные по подсистеме 3
| № оп. | P13 | P23 | Hi | hi | hср |
| 1 | 0,98 | 0,02 | 0,0286+0,1129= 0,1415 | 1 - 0,1415/1= 0,8585 | 0,8520 |
| 2 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 | |
| 3 | 0,97 | 0,03 | 0,0426+0,1518= 0,1944 | 1 - 0,1944/1= 0,8056 | |
| 4 | 0,96 | 0,04 | 0,0565+0,1858= 0,2423 | 1 - 0,2423/1= 0,7577 | |
| 5 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 |
Таблица 4.2.5 Данные по подсистеме 4
| № оп. | P14 | P24 | Hi | hi | hср |
| 1 | 0,96 | 0,04 | 0,0565+0,1858= 0,2423 | 1 - 0,2423/1= 0,7577 | 0,8013 |
| 2 | 0,96 | 0,04 | 0,0565+0,1858= 0,2423 | 1 - 0,2423/1= 0,7577 | |
| 3 | 0,95 | 0,05 | 0,0703+0,2161= 0,2864 | 1 - 0,2864/1= 0,7136 | |
| 4 | 0,99 | 0,01 | 0,0144 + 0,0664= 0,0808 | 1 – 0,0808/1= 0,9192 | |
| 5 | 0,98 | 0,02 | 0,0286+0,1129= 0,1415 | 1 - 0,1415/1= 0,8585 |
Зная стабильности функционирования подсистем в системе, можно определить её целостность Q
Qi = h4 + h3/4 + h2/3,4 + h1/2,3,4 – (L – 1), (5)
где L – количество подсистем.
Qi = 0,8520+ 0,8187 + 0,8520 + 0,8013 – (4-1) = 0,324
Значение стабильности функционирования свидетельствует о достаточном уровне ее организованности.
4.2.4 Номограмма целостности hср (h)
Номограмма целостности позволяет определить уровень целостности каждого i-го исследуемого процесса, а также наметить пути совершенствования системы.
Целостность – уровень организованности системы. В цифрах наивысший уровень равен 1. При Q £ 0 система является суммативной (низкая степень организованности).
Используя номограмму целостности, можно оценить стабильность функционирования системы и спрогнозировать пути ее дальнейшего развития, которые могут заключаться в следующем:
1) усовершенствование технологии (по оси X);
2) усовершенствование устройств и машин путём повышения стабильности их функционирования hI;
3) для не суммативных систем (систем, имеющих высокую степень организации) возможно применение систем автоматизации, способные поднять систему на более высокий организационный уровень.
Построим номограмму целостности для системы, отражающей процесс изготовления шоу-бокса для мужских галстуков:
Рис. 4.2.1. Номограмма целостности
Номограмма целостности (рис.4.2.1) свидетельствует о том, что система имеет достаточно высокий уровень целостности и готова к приему средств автоматизации. Развитие системы можно проводить в следующих направлениях:
1) по стрелке 1 проводится усовершенствование технологии процесса путем сокращения подсистем;
2) по стрелке 2 идет усовершенствование механики путем повышения стабильности функционирования узлов.
Проведение диагностики позволяет выявить «узкие» места процесса, его недостатки, сама же причина выявленных недостатков не может быть обнаружена. Данные о причинах наличия у системы недостатков можно получить, используя критериальный анализ.
4.3 Проведение критериального анализа
Выявленные в результате диагностики процесса недостатки могут быть нейтрализованы путем применения к нему критериального анализа, кроме того, существует возможность синтезировать новый процесс.
Так как процесс изготовления шоу-бокса для мужского галстука – П1 – состоит из ручных операций, что связано с появлением больших сложностей, негативных помех, больших возмущающих факторов (удары, толчки, царапины), то появляется необходимость повысить стабильность функционирования процесса.
Повышение стабильности функционирования системы можно вести в двух направлениях:
1) автоматизация существующего процесса,
2) оптимизация процесса с помощью критериев синтеза с последующей его механизацией.
Чтобы добиться поставленных целей, необходимо построить функциональную схему процесса, дать расшифровку критериев операционности, сложности, цикла, динамики данного процесса П1, составить сводную таблицу с весовыми коэффициентами fi .
Затем необходимо провести критериальный анализ данного процесса П1 с процессами П3, П4.
Цель всей работы – это составление базы данных информационного поля упаковывания, ИП-УП п/с 1.1,1.2. Это информационное поле относится к поисковой информационной карте процессов упаковывания, ПИК-УП.ИП-УП п/с 1.1,1.2, которая в свою очередь входит в информационную поисковую систему, ИПС-Т.ПИК-УП.ИП-УП п/с 1.1,1.2.
4.3.1 Параметры процесса сборки шоу-бокса для мужских галстуков
Параметры любого процесса можно представить в виде совокупности технологических и кинематических параметров. Для процесса сборки шоу-бокса для мужских галстуков кинематические параметры исключаются, т.к. все процессы сборки – это ручные процессы.
Технологические параметры процесса представляют собой совокупность технологических параметров применяемого для производства шоу-бокса картона – хром-эрзац:
- масса 170-850 г/м2,
- толщина 0,3 – 1,5 мм,
- минимальное сопротивление расслаиванию 90-150 Н,
- влажность W % = 5-12%,
- стойкость к выщипыванию покровного слоя в машинном направлении 1,6-2,2 м/с,
- гладкость 30-200 с.
4.3.2 Критериальная индексация
Систематизировать процесс критериального анализа можно с использованием системы критериальной индексации. К каждому из критериев применяется алгоритм синтеза. Алгоритм синтеза по критериям АСKi служит для определения числовых значений соответствующих критериев. АСKi – логическое построение в виде формулы из ряда параметров, решение которого позволяет оценить процесс или синтезировать новый. Числовое значение алгоритма синтеза представляет собой сумму недостатков погрешностей процесса, следовательно, это безразмерная величина. Оптимальное значение АСKi = 0. Это говорит о том, что недостатков в процессе на данный отрезок времени нет: