Оценка эффективности роботизированных линий розлива с использованием имитационного моделирования и эксплуатационных коэффициентов

Евгений Станиславович Квас; Владимир Павлович Кузьменко

doi:10.22213/2413-1172-2024-4-31-44

Авторы

Е. С. Квас Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
В. П. Кузьменко Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2024-4-31-44

Ключевые слова:

коэффициент общей эффективности оборудования, управление производственными процессами, оптимизация производительности, роботизированная линия розлива, симуляционное моделирование

Аннотация

В данном исследовании представлена имитационная модель для оценки производственной устойчивости роботизированной линии розлива газированных напитков в стеклянные бутылки объемом 0,5 литра. Целью исследования являлась разработка имитационной модели для анализа факторов, влияющих на стабильность работы и производственный баланс линии. Модель учитывает стохастические характеристики времени обработки на каждой станции, вероятность отказов и восстановления оборудования, а также динамику заполнения буферов, что позволяет оценить и поддерживать стабильность работы линии. В ходе моделирования были исследованы гипотезы о влиянии емкости буферов на коэффициент общей эффективности оборудования и процессы планирования ресурсов на основе данных о частоте отказов. Результаты моделирования показали, что существует оптимальное значение емкости буферов, при котором достигается максимальная эффективность линии. Разработанная имитационная модель предоставляет эффективный инструмент для анализа и оптимизации процесса управления емкостью буфера в линии розлива. Научная новизна исследования заключается в интеграции стохастических методов и динамики производственного процесса с вероятностью изменения показателей качества продукции на каждом этапе. Практическая значимость работы состоит в возможности непосредственного применения модели для оптимизации производственных линий и повышения их конкурентоспособности на рынке.

Биографии авторов

Е. С. Квас, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

старший преподаватель кафедры электромеханики и робототехники, заведующий лабораторией когнитивных исследований инженерной школы

В. П. Кузьменко, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

кандидат технических наук, доцент кафедры электромеханики и робототехники, заведующий лабораторией электроэнергетики инженерной школы

Библиографические ссылки

Мартиросян А. Т. Показатель эффективности обслуживания оборудования в системе ключевых показателей производительности // Вестник евразийской науки. 2017. Т. 9, № 6 (43). С. 144.

Абрамова И. Г. Классификация затрат/потерь времени работы технологического оборудования // Sciencesof Europe, 2019, no. 39-1 (39), pp. 28-36.

Гончаренко С. Н. Моделирование общей эффективности оборудования на основе анализа технологических маршрутов и потерь рабочего времени // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 3. С. 271-280.

Сусарев С. В. Модели оценки эффективности технического обслуживания роботизированных транспортных средств // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2020. Т. 28, № 4 (68), С. 62-76.

Шерстнева А. А. Анализ и прогнозирование параметров авторегрессионного процесса р-го порядка // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2020. Т. 23, № 4. С. 77-84. DOI: 10.22213/2413-1172-2020-4-77-84

Григорьев С. Н., Долгов В. А., Рахмилевич Е. Г. Метод оценки производственной технологичности изделий на основе применения семантических моделей в условиях цифрового производства // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2020. № 12. С. 16-25.

Система имитационного моделирования PlantTwin как инструмент верификации производственных планов и поддержки принятия решений для повышения эффективности производства / П. А. Никишечкин, С. С. Ивашин, В. Е. Черненко [и др.] // Вестник машиностроения. 2021. № 3. С. 80-85.

Имитационное моделирование производственных процессов различных типов машиностроительных производств / С. Н. Григорьев, В. А. Долгов, П. А. Никишечкин, С. С. Ивашин, Н. В. Долгов // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия: Машиностроение. 2022. № 3 (142). С. 84-99.

Дуюн И. А., Чуев К. В. Оценка эффективности работы гибких производственных систем и роботизированных комплексов с использованием имитационного моделирования // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. 2021. №. 4. С. 91-100. DOI: 10.34031/2071-7318-2021-6-4-91-100

Zhang Y. (2022). Layout design and optimization of industrial robot automated production line based on genetic algorithm. J.Comput. Methods Sci. Eng., 23, 469-484 [Electronic resource]. Available at: https://doi.org/10.3233/jcm-226557 (accessed: 07.10.2024).

Wang B., Yuan L., Yu X., Ou L. (2020). Construction and Optimization of Digital Twin Model for Hardware Production Line: 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 4756-4761 [Electronic resource]. Available at: https://doi.org/10.1109/IECON43393.2020.9254967 (accessed: 07.10.2024).

Wu C.-W., Lee A.H.I., Huang Y.-S. (2021) Developing a skip-lot sampling scheme by variables inspection using repetitive sampling as a reference plan.International Journal of Production Research, vol. 59, no. 21, pp. 3018-3030. DOI: 10.1080/00207543.2021.1909768

Kassoul K., Cheikhrouhou N., Zufferey N. (2021) Buffer allocation design for unreliable production lines using genetic algorithm and finite perturbation analysis.International Journal of Production Research, vol. 59, no. 20, pp. 3001-3017. DOI: 10.1080/00207543.2021.1909169

Kassoul K., Cheikhrouhou N., Zufferey N. (2024) Simultaneous allocation of buffer capacities and service times in unreliable production lines.International Journal of Production Research, vol. 62, no. 3, pp. 644-664.

Zhao J., Zou F., Cao J., Cao Y. (2023). Modeling and Simulation Optimization of the Robotic Production Line of Prefabricated Building: 42nd Chinese Control Conference, 7044-7050. DOI: 10.23919/CCC58697.2023.10241106

Velumani S., Tang H. (2017) Operations Status and Bottleneck Analysis and Improvement of a Batch Process Manufacturing Line Using Discrete Event Simulation. Procedia Manufacturing, no. 10, pp. 100-111. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.033

Ramírez-Granados M., Hernàndez J.E., Lyons A.C. (2014) A discrete-event simulation model for supporting the first-tier supplier decision-making in a UK’s automotive industry. Journal of Applied Research and Technology, vol. 12, no. 5, pp. 860-870. DOI: 10.1016/S1665-6423(14)70592-9

Компьютерная модель и комплектация линии по производству безалкогольного напитка функционального назначения / Л. В. Гнетько, М. М. Удычак, Б. Б. Сиюхова, С. А. Гишева // Новые технологии. 2020. № 6. С. 20-27.

Солодилова Н. А., Уба С. С., Емельянов А. А. Системный подход при использовании цифровых технологий в машиностроении // Системный анализ в проектировании и управлении. 2024. Т. XXVII, № 1. С. 358-364. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id24-60

Шишков И. А. Управление роботами в производственных линиях // Наука и мировоззрение. 2024. № 20.

Тарасова И. А., Дробитько А. В. Усовершенствование системы автоматического управления технологическим процессом в производстве пищевой промышленности // Проблемы искусственного интеллекта. 2018. Т. 3, № 10. С. 112-121.