Севастопольский государственный университет, Севастополь, Россия
Г. В. Невар, старший преподаватель кафедры «Приборостроение и транспорт», эл. почта: gvnevar@sevsu.ru
С. И. Рощупкин, заведующий кафедрой «Приборостроение и транспорт», канд. техн. наук, доцент, эл. почта: siroshchupkin@sevsu.ru
С. М. Братан, зав. кафедрой «Автоматизация и технология машиностроения», докт. техн. наук, профессор, эл. почта: serg.bratan@gmail.com
Рассмотрена задача сокращения производственного цикла изготовления стальных деталей путем разработки и внедрения концепции комплексных заготовок для одновременной обработки нескольких деталей. Предложено представление технологического процесса обработки комплексной заготовки в виде ориентированного графа, где вершины соответствуют операциям, а ребра – переходам между ними, с использованием таких стохастических моделей, как марковские случайные процессы, для учета неопределенности. Применение предложенного подхода особенно актуально в условиях быстрореагирующего производства, где требуется оперативная адаптация к изменяющимся требованиям рынка и индивидуальный подход к изготовлению продукции. Моделирование технологического процесса позволяет оптимизировать последовательность операций, минимизировать длительность переналадки оборудования и обеспечивать стабильное качество продукции.
1. Вороненко В. П., Седых М. И., Шашин А. Д. Проблемы проведения технологической подготовки производства в многономенклатурном производстве // Инновационные технологии в металлообработке : Всероссийская научно-практическая заочная конференция с международным участием: сб. научных трудов (посвящается 90-летию Заслуженного деятеля науки и техники РСФСР, д.т.н., профессора Л. В. Худобина), Ульяновск, 25 ноября 2018 г. / Отв. ред. Н. И. Веткасов. – Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2019. – С. 326–330.
2. Montgomery D. C. Statistical quality control: A modern introduction. – John Wiley & Sons, 2009. – 792 p.
3. Чуманов И. В., Матвеева М. А. Современные проблемы металловедения по группам марок сталей : учебное пособие . – Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. – 152 с.
4. Калякулин С. Ю., Митин Э. В., Сульдин С. П. Классификация математических моделей технологического проектирования // Вестник машиностроения. 2021. № 8. С. 68–71. – DOI: 10.36652/0042-4633-2021-8-68-71.
5. Корсаков В. С. Основы проектирования технологических процессов машиностроения. – М. : Машиностроение, 1972. – 368 с.
6. Averill M. Law. Simulation modeling and analysis. Sixth Edition. – McGraw-Hill, 2024. – 688 р.
7. Митрофанов С. П. Научные основы групповой технологии. – Ленинград : Лениздат, 1959. – 435 с.
8. Denkena B., Bergmann B., Witt M. Investigations on a predictive process parameter adaptation for machining of hybrid workpieces // Cirp Journal of Manufacturing Science and Technology. 2018. Vol. 23. P. 1–5.
9. Олейникова С. А. Математическое моделирование и системы массового обслуживания. – Воронеж : Изд-во ВГТУ, 2021. – 90 с.
10. Волчкевич И. Л. Расчет необходимого количества оборудования при проектировании технологических комплексов в условиях многономенклатурного производства // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2012. № 3. С. 1–21.
11. Кучер В. Н., Иванов А. И. Повышение жесткости технологической системы при обработке на металлорежущих станках. – М. : Машиностроение, 2005. – 240 с.
12. Драчев О. И. Технология изготовления маложестких осесимметричных деталей. – СПб. : Политехника, 2012. – 289 с.
13. Курч Л. В., Новичихина Е. Р. Аналитическо-имитационная модель производственных систем механообработки для оценки эффективности инструментального обеспечения // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. 2010. № 9. С. 44–49.