Grouping Rotation Bodies of “Disс” and Similar Type when Planning Their Manufacture to Increase the Serial Production

Authors

  • S. V. Kuznetsov Nizhny Novgorod State Technical University named after R. E. Aleksee
  • A. A. Rogovik Nizhny Novgorod State Technical University named after R. E. Aleksee

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-1-24-32

Keywords:

neural networks, increasing serial number, disc type parts, rotating body parts, production planning, grouping of parts

Abstract

The article describes a way to increase the production efficiency of parts - rotation bodies of the disc and similar type. The tasks of increasing production efficiency are on top of their relevance and still remain crucial for specialists in the machine-building industry. This method can have a particularly significant effect on single and small-scale production. The method described below represents the development of a new part grouping, resulting in several positive effects: increasing the batch size by grouping parts according to similar design and technological features, obtaining information about the application of certain equipment, and the possibility of using the developed classifier in conjunction with a neural network model. In the course of the work, the analysis and processing of existing classifiers was carried out, two basic documents with main grouping characteristics were selected so as to increase the serial number, and saving a balance between not too small and not too large number of groups. Further, indicators of the possibility of using universal lathes, CNC turning and milling machines or specialized equipment, depending on the group, were added to the resulting grouping. Also, in the end, research was conducted on the possibility of using this grouping in conjunction with a neural network model. As a result, a grouping was obtained that meets modern production conditions, and includes the necessary groups to use it to increase the efficiency of small-scale and single production, and which can be used to successfully train a neural network across all its groups.

Author Biographies

S. V. Kuznetsov, Nizhny Novgorod State Technical University named after R. E. Aleksee

PhD in Engineering, Associate Professor

A. A. Rogovik, Nizhny Novgorod State Technical University named after R. E. Aleksee

Post-graduate

References

Винокуров И. В. Использование сверточной нейронной сети для распознавания элементов текста на отсканированных изображениях плохого качества // Программные системы: теория и приложения. 2022. № 3. С. 29-43.

Игнатьев Ф. Ю., Колесникова О. В., Лелюхин В. Е. Исследование сходимости алгоритма автоматического проектирования технологического процесса механической обработки // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2021. № 5. С. 30-37.

Павлова A. Н., Кузнецова О. В. Проектирование группового технологического процесса механической обработки деталей на основе применения инструментов математического моделирования // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2020. № 1. С. 98-108.

Звонарев И. С., Караваев Ю. Л. Нейросетевой алгоритм обучения мобильного робота в задаче следования за целью // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 2. С. 4-14. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-2-4-14

Alireza Pooya, Amin Mansoori, Mohammad Eshaghnezhad, Shila Monazam Ebrahimpour (2021) Neural Network for a Novel Disturbance Optimal Control Model for Inventory and Production Planning in a Four-Echelon Supply Chain with Reverse Logistic. Neural Processing Letters, no. 53, pp. 4549-4570.

Mohammed Sharafath Abdul Hameed, Andreas Schwung (2023) Graph neural networks-based scheduler for production planning problems using reinforcement learning. Journal of Manufacturing Systems, no. 9, pp. 91-102.

Кузнецов С. В., Роговик А. А. Перспектива применения нейронных сетей для планирования загрузки участка механической обработки // International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2024, no. 9, pp. 115-117.

Кугаевский С. С., Богоявленский А. В. Использование технологических шаблонов для определения прогнозной трудоемкости изготовления деталей на токарных станках с ЧПУ // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 1. С. 26-35. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-1-26-35

Определение коэффициентов штучного времени деталей типа вал на основе их подобия / С. В. Кузнецов, М. С. Аносов, А. А. Роговик, Ю. С. Муругов // Научно-технический вестник Поволжья. 2024. № 6. С. 72-75.

Полетаева Е. В., Горлов И. В., Филин О. С. Оптимизация последовательности запуска группового производства // Механика и физика процессов на поверхности и в контакте твердых тел, деталей технологического и энергетического оборудования. 2020. № 13. С. 86-92.

Malikov V.N., Kunigina L.V., Munister V.D., Zolkin A.L., Varshavskij V.R. (2021) Features of the implementation of artificial intelligence and digital technologies in industrial production: promising directions and modern trends in automation. Journal of Physics: Conference Series, pp. 1-6.

Полетаева Е. В., Горлов И. В. Оптимизация структуры производственной системы в условиях многономенклатурного машиностроительного производства // Вестник Тверского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2022. № 2 (14). С. 77-82.

Ракунов Ю. П. Применение метода анализа-синтеза для проектирования многоуровневой базовой групповой технологии // Автоматизация производственных процессов в машиностроении. 2022. № 12. С. 65-72.

Путятина Л. М., Барсова Т. Н. Современные подходы к анализу развития специализации производства на предприятиях машиностроительной отрасли // Modern Economy Success, 2020, no. 1, pp. 19-23.

Базров Б. М. Специализация машиностроительного производства // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2023. № 8 С. 43-48.

Митрофанов С. П. Научная организация машиностроительного производства. Ленинград : Машиностроение, 1976. 712 с.

Митрофанов С. П. Групповая технология машиностроительного производства : в 2 т. 3-е изд., перераб. и доп. Ленинград : Машиностроение, 1983. 407 с.

Гусева Ж. И. Особенности планирования производства на авиационном предприятии // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2021. № 4. С. 99-104.

Dan Luo Icon, Simon Thevenin, Alexandre Dolgui (2023) A state-of-the-art on production planning in Industry 4.0 = Современные технологии планирования производства в Индустрии 4.0 [Electronic resource].International Journal of Production Research, no. 19, pp. 6602-6632.

Кузнецов С. В., Роговик А. А., Муругов Ю. С. Подбор оптимальной группировки деталей типа вал для увеличения серийности при планировании производства // Машиностроение. 2023. № 1. С. 51-55.

Published

03.04.2025

How to Cite

Kuznetsov С. В., & Rogovik А. А. (2025). Grouping Rotation Bodies of “Disс” and Similar Type when Planning Their Manufacture to Increase the Serial Production. Vestnik IzhGTU Imeni M.T. Kalashnikova, 28(1), 24–32. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-1-24-32

Issue

Section

Articles