Техніка та енергетика

Апаратно-програмний комплекс оперативного управління гнучкою дільницею високоефективного складального виробництва

Вікторія Смолій, Натан Смолій, Михайло Швиденко, Семен Волошин
Завантажити статтю
Анотація

Робота присвячена актуальним питанням підвищення продуктивності, ефективності та зниження собівартості складальних дільниць багатосерійних виробництв. Мета роботи полягала в створенні ефективного апаратно-програмного комплексу моделювання процесу складання об’єктів та їх компонентів (на прикладі елементів живлення), що враховувала структуру і параметри виробничих модулів, транспортної та складської системи, дозволяла генерувати початкові плани та задіяти сітки Петрі для визначення сценаріїв оперативного управління перебігом зазначеного процесу виробництва. Запропоновано розподілення автономних транспортних модулів по розділах виробничої дільниці за певною структурою і кількістю. Було обраховано час виконання кожної операції після чого створено матрицю тривалості деталеоперацій. Складено первинний розклад та досліджені вирішальні правила, запропоновано власне правило, яке ставить в пріоритет деталі, що прямують до найбільш віддалених модулів. Симульовано поведінку системи виробництва з отриманим розкладом при введені автономних транспортних модулів. Створений апаратно-програмний комплекс базувався на скрипті, написаному мовою Python3, поєднував в собі функціонал, необхідний для дослідження алгоритму транспортного обслуговування гнучких виробничих модулів, аналізу сіткової моделі функціонування устаткування гнучкої автоматизованої дільниці виробництва, організації функціонування підсистем оперативного управління всією гнучкою автоматизованою дільницею виробництва. Отримані результати моделювання дозволили скорегувати структурне наповнення і організацію виробничих, транспортних і складських компонент дільниці, усунувши перевантаження модулів і забезпечивши зменшення промислового циклу при збереженні об’єму робіт. Моделювання в створеному апаратно-програмному комплексі дослідної ділянки виробництва методом сіток Петрі дозволило порівняти декілька варіантів організації оперативного управління і отримати живу сітку не накопичуючої системи в якій спрацьовують всі переходи хоч раз, тобто отримати працюючий варіант ефективної організації виробничого процесу

Ключові слова

складальна станція, роботизоване виробництво, гнучкі виробничі модулі, технологічне обладнання, автоматизований склад, автоматизований транспортний модуль

ЦИТУВАТИ
Smolij, V., Smolij, N., Shvydenko, M., & Voloshyn, S. (2025). Hardware and software complex for operational management of a flexible site of highly efficient assembly production. Machinery & Energetics, 16(2), 20-35. https://doi.org/10.31548/machinery/2.2025.20
Використані джерела
  1. Aghaee, K., Li, L., Roshan, A., & Namakiaraghi, P. (2024). Additive manufacturing evolution in construction: From individual terrestrial to collective, aerial, and extraterrestrial applications. Journal of Building Engineering, 96, article number 110389. doi: 10.1016/j.jobe.2024.110389.
  2. Badea, G.P., Frigioescu, T.F., Dombrovschi, M., Cican, G., Dima, M., Anghel, V., & Crunteanu, D.E. (2024). Innovative hybrid UAV design, development, and manufacture for forest preservation and acoustic surveillance. Inventions, 9(2), article number 39. doi: 10.3390/inventions9020039.
  3. Battaglia, M., Acanfora, V., Garofano, A., Maisto, G., & Riccio, A. (2024). An innovative approach to a UAV tails structural design for additive manufacturing. Polymer Composites, 45(12), 11149-11161. doi: 10.1002/pc.28538.
  4. Feng, N., Marsso, L., Yaman, S.G., Townsend, B., Baatartogtokh, Y., Ayad, R., De Mello, V.O., Standen, I., Stefanakos, I., Imrie, C., Rodrigues, G., Cavalcanti, A., Calinescu, R., & Chechik, M. (2024). Analyzing and debugging normative requirements via satisfiability checking. In Proceedings – international conference on software engineering (article number 214). doi: 10.1145/3597503.3639093.
  5. Ghimire, R., & Raji, A. (2024). Use of artificial intelligence in design, development, additive manufacturing, and certification of multifunctional composites for aircraft, drones, and spacecraft. Applied Sciences (Switzerland), 14(3), article number 1187. doi: 10.3390/app14031187.
  6. Hawashin, D., Nemer, M., Gebreab, S.A., Salah, K., Jayaraman, R., Khan, M.K., & Damiani, E. (2024a). Blockchain applications in UAV industry: Review, opportunities, and challenges. Journal of Network and Computer Applications, 230, article number 103932. doi: 10.1016/j.jnca.2024.103932.
  7. Hawashin, D., Nemer, M., Salah, K., Jayaraman, R., Svetinovic, D., & Damiani, E. (2024b). Blockchain and NFT-based traceability and certification for UAV parts in manufacturing. Journal of Industrial Information Integration, 39, article number 100597. doi: 10.1016/j.jii.2024.100597.
  8. Karadag, E., Doss, A.S.A., Frank, U., & Schilberg, D. (2024). A comparative study on optimization of drone frames using generative design for low – altitude applications. AIP Conference Proceedings, 3216(1), article number 040007. doi: 10.1063/5.0226553.
  9. Koganti, A., Kumar, T., & Bhattacharya, B. (2024). Design and simulation of drone with effective trajectory analysis using MATLAB. AIP Conference Proceedings, 2966(1), article number 060001. doi: 10.1063/5.0190123.
  10. Li, K., Li, Y., & Zhao, J. (2022). Design and Implementation of UAV Swarm Self-organizing Search Model. Journal of System Simulation, 34(8), 1820-1833. doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0200.
  11. Perkumienė D., & Vienažindienė M. (2024). Innovative solutions in the warehousing processes of manufacturing companies towards sustainability. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(8), article number 7084. doi: 10.24294/jipd.v8i8.7084.
  12. Raj, P., Kumar, A., Kumar, A., & Singhal, N. (2024) Industry automation: The technologies, platforms and use cases. Montgomery: River Publishers.
  13. Raoufi, K., et al. (2024). Current state and emerging trends in advanced manufacturing: process technologies. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 135(9-10), 4089-4118. doi: 10.1007/s00170-024-14782-3.
  14. Ren, J., & Quan, Q. (2024). Progress in modeling and control of probe-and-drogue autonomous aerial refueling. Chinese Journal of Aeronautics, 37(5), 6-26. doi: 10.1016/j.cja.2023.11.011.
  15. Smolij V., Smolij N., & Lisovichenko O. (2023). Software and hardware complex for controlling modular manipulators. Adaptive Systems of Automatic Control, 2(43), 174-179. doi: 10.20535/1560-8956.43.2023.292270.
  16. Smolij, V.M., Smolij N.V., & Sayapin S.P. (2024). Search and classification of objects in the zone of reservoirs and coastal zones. CEUR Workshop Proceedings, 3666, 37-51.
  17. Sopha, B.M., Asih, A.M.S., & Agriawan, J.I. (2024). Adopters and non-adopters of drones in humanitarian operations: An empirical evidence from a developing country. Progress in Disaster Science, 21, 100314. doi: 10.1016/j.pdisas.2024.100314.
  18. Wang, Q. (2024). Selection of PID parameters for UAV control system. AIP Conference Proceedings, 3144(1), article number 030038. doi: 10.1063/5.0218152.
  19. Yakymets, V.M., Pechiborshch, V.P., Yakymets, V.V., Volianskyi, P.B.,  Yadchenko, D.M., Buyun, L.I., & Ohorodniychuk, I.V. (2022). Prospects for using unmanned aerial vehicles for medical and biological protection of the civilians and the military in the safe zone and the joint forces operation (JFO) area. Science and Innovation, 18(5), 49-60. doi: 10.15407/scine18.05.049.
  20. Zhou, B., Zhao, L., Zhang, T.Y., Zhao, J.B., Xia, R.B., & Liu, D.H. (2024). Aviation equipment measurement and assembly analysis method based on robotic system. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 234, article number 114810. doi: 10.1016/j.measurement.2024.114810.