SFF Curs07 2012 Final

UT Iaşi, Dep. MUS, Note curs SFF, 2012 Prof.univ.dr.ing. Eugen Carata 1

SUBSISTEMUL DE DEPOZITARE ŞI TRANSPORT ÎN CADRUL SFF

SFF_2012 UT Iasi prof. E.Carata 1

Funcţiile subsistemului de depozitare şi transportîn SFF

- 1. Depozitarea automată (semifabricate, piese finite, scule, palete şi dispozitive şi materiale auxiliare);p ş p ş );

- 2. Transportul automat între componentele sistemului

Se realizează legătura între toate posturile sistemului flexibil, asigurând distribuirea în spaţiu şi la momente necesare a


asigurând distribuirea în spaţiu şi la momente necesare a materialelor în cadrul SFF.


Flexibilitatea subsistemul de depozitare şi transport (SDT) al SFF va fi asigurată de :

+ Palete dispozitiv de lucru pentru piese prismatice;

+ Palete de transport pentru piese de revoluţie;

+ Palete de transport pentru scule;

M i d l i i


+ Magazine de scule tipizate

Flexibilitatea SDT este asigurată şi prin :

- Modul de utilizare tehnică a elementelor componente;- Modul de utilizare tehnică a elementelor componente;

- Sistemul de comandă a funcţionării acestor componente, care permite :

+ realizarea gestiunii automate a depozitelor,

+ alegerea mijlocului de transport şi traseelor de transport,


+ supravegherea automată a funcţionării conform ordinelor de fabricaţie.


Funcţii generale ale subsistemului de depozitare şi transport se pot descompune în mai multe funcţii parţiale


Construcţia depozitelor de piese în cadrul SFF

Depozitul de piese realizează funcţia de stocare a pieselor care poate fi de trei feluri:

- Stocare de aprovizionare, realizată de depozitele pentru semifabricate;

- Stocare de proces, realizată de depozitelei t di ( i t ţi l )


intermediare ( interoperaţionale );

- Stocare de livrare, realizată de depozitelepentru piese finite.


Depozitele de semifabricate şi de piese finite pot fi:

+ Depozite centralizate;

+ Depozite descentralizate+ Depozite descentralizate

Depozitul poate fi amplasat

+ în afara sistemului de prelucrare sau


+ în afara sistemului de prelucrare sau

+ în interiorul acestuia.

Soluţii de organizare a SFF cu posturi în linieîn funcţie de depozitare

PL – post de lucru

DS- depozit semifabricate

DPF- depozit piese finite



Soluţie de organizare a SFF cu posturi în linieAS/RS (Automated Storage and Retrieval System)


Soluţie de organizare a SFF cu posturi în linieîn funcţie de depozitare



Capacitatea de înmagazinare a depozitelor de piese ale SFF depinde de :

- numărul posturilor de lucru din sistem,

- de timpul mediu de prelucrare pe piesă şi

- de durata de funcţionare automată dorită

Depozitarea pieselor în cadrul SFF se poate face în :


- Depozite fixe sau

- Depozite mobile.

Variante constructive de depozite fixe


- depozit cu celule dispuse într-un singur plan vertical ( a ), - depozit celular în mai multe plane verticale paralele ( b ), - depozit cu celule dispuse în linie în plan orizontal ( c ), - depozit cu celule amplasate după mai multe linii în plan orizontal ( d ) - depozite celulare inelare ( e )


AS/RS


Depozitele mobile se caracterizează prin faptul că realizează, uneori şi funcţia de transport al pieselor între posturile de lucru, când numărul acestora este redus



Exploatarea depozitelor de piese în cadrul SFF


Funcţia de depozitare automată în SFF presupune realizarea următoarelor funcţii:

- Pregătirea pieselor pentru depozitare (fixarea pieselor- Pregătirea pieselor pentru depozitare (fixarea pieselorpe palete şi aplicarea codului);

- Înmagazinarea paletelor cu piese în celuleledepozitului;

- Căutarea, identificarea pieselor şi extragerea acestora


din depozit;

- Livrarea pieselor extrase sistemului de transport.


Schema de exploatare a depozitelor fixe de piese în SFF


R1, R2 –Robocare, E- elevator automat, Ci- cititorDC- depozit

Sunt posibile două moduri de depozitare a paletelor încelulele depozitului DC:

- Amplasarea paletelor în celule într-o ordineprestabilită (amplasare statică);

- Amplasarea liberă a paletelor în centreled it l i ( l di i ă)


depozitului (amplasarea dinamică) .


Accesul robocarelor R1 şi R2 la postul de predare/primire a paletei se poate realiza în două moduri:

- (a) se foloseşte un conveior cu role ;

- (b) preluarea paletei direct de pe platformaelevatorului automat Eelevatorului automat E.


a b

În cazul depozitelor mobile de piese (conveioare cu role, transportoare cu lanţ, mese rotative indexate etc., se pot aplica trei moduri de acces la piesele depozitate:

1. „ primul intrat - primul ieşit “;

2. „ primul intrat - ultimul ieşit “;

3. „ acces liber “ la poziţiile de depozitare.


3. „ acces liber la poziţiile de depozitare.


C9

Transportul materialelor în cadrul SFF


Elementele componente ale SFF sunt legate într-un sistem unitar prin transportul automat al materialelor şiunitar prin transportul automat al materialelor şi sculelor,

Se asigură distribuirea la posturile de lucru în momente determinate a pieselor, dispozitivelor, sculelor de lucru şi de măsurare



Activitatea de transport constituie una din activităţile auxiliare mari consumatoare de timp

Reducerea timpului de transport se poate realiza, în principal,pe următoarele căi:

-(a) Reducerea diatanţelor de transport prin stabilirea ( ) ţ p pcelor mai scurte rute de transfer al pieselor

- (b) Reducerea, la proiectare, a numărului posturilor de lucru, (centre de prelucrare multifuncţionale);

- (c) Conceperea unor trasee de transport cu cât mai i i ii i fl i i


puţine intersecţii şi fluxuri inverse

- (d) Micşorarea timpului de încărcare/descărcare a paletelor

- (e) Evitarea ciocnirilor şi desfăşurarea fără întreruperi a activităţilor de transport.

O clasificare generală împarte mijloacele de transport utilizate în SFF în două grupe mari:

- 1. Mijloace de transport cu acţiune permanentă (lucrând î i it î hi )în circuit închis):

- conveioarele cu role, - transportoarele cu lanţ, - transportoarele cu bandă,

- 2. Mijloace de transport ce nu lucrează permanent (cu acţiune în circuit deschis):


acţiune în circuit deschis):- cărucioarele pe şine, - roboţii mobili, - robocare ghidate inductiv sau fotoelectric



Construcţia sistemelor de transport în circuit închis



Construcţia sistemelor de transport în circuit închis

În categoria sistemelor de transport în circuit închis utilizate în realizarea SFF intră diverse tipuri de transportoare:p

- transportoare (conveioare) cu role;

- transportoare (conveioare) cu lanţ;

- transportoare cu bandă;


transportoare cu bandă;

- transportoare pe pernă de aer.

Transportoarele cu role realizează transportul paletelor sau pieselor cu ajutorul unui tren de role libere sau antrenate.

Se utilizează în special transportoarele cu role antrenate.



Conveior cu role




Transportoare cu lanţ se pot realiza pentru traiectorii detransport rectilinii şi curbilinii (în special ovale).

Transportoarele cu lanţ cu traiectorie curbilinie seutilizează mai mult pentru realizarea depozitelor proprii aleposturilor de lucru ce prelucrează piese prismatice.


Pentru transportul pieselor de revoluţie se utilizează transportoare cu lanţ, cu alveole amplasate pe zalele lanţului



Transportoarele cu bandă se utilizează, în special, pentru transportul aşchiilor colectate din posturile de lucru ale sistemului.


Construcţia sistemelor de transport în circuit deschis



Construcţia sistemelor de transport în circuit deschis

În categoria sistemelor de transport în circuit deschisintră :

- roboţii industriali mobili;

- robocarele ghidate pe şine;

b l hid t i d ti f t l t i


- robocarele ghidate inductiv sau fotoelectric

Roboţii industriali mobili

Se utilizează, în special, roboţii mobili cu deplasare pe portal ( t t t l i l d l ţi i l l )portal (pentru transportul pieselor de revoluţie şi a sculelor);

Roboţii cu deplasare la sol se întâlnesc mai rar şi anume pentru transportul pieselor prismatice.



Robocarele (Automated Guided Vehicle - AGV) suntcărucioare teleghidate ce se deplasează pe şine sau pe roţi cu pneuri.ţ p

Robocarele sunt acţionate cu baterii îmbarcate sau cu motoare electrice de curent continuu de joasă tensiune.

Î


În cazul robocarelor cu deplasare pe şine acţionarea se poate realiza şi prin cablu tractat.

Robocarele pe şine se utilizează în SFF cu un numărredus de posturi de lucru pe care se prelucrează piesemari şi grele.

Traiectoria de transport în acest caz este materializatăde şina (şinele) de cale şi ea este, obişnuit, o liniedreaptă, dar există şi situaţii când traiectoriamaterializată de şine este şi curbilinie.


Robocarele cu şine se utilizează şi în scopul deserviriidepozitelor celulare verticale.


Pentru un domeniu diversificat de sarcini de fabricaţieal unui SFF, funcţiunea de transport şi distribuţie a pieselor va trebui să răspundă cerinţei de „ acces liber“ l i ă i ti d i ă l i di t il d“ al oricărui tip de piesă la oricare din posturile de lucru ale sistemului.

Această condiţie poate fi satisfăcută în măsurămaximă de către robocarele cu deplasare pe pneuri, direct pe pardoseala atelierului, fiind ghidate pe


direct pe pardoseala atelierului, fiind ghidate pe traiectorie pe cale inductivă sau fotoelectrică.

Robocarele cu ghidare liberă - inductivă



Menţinerea direcţiei la ghidarea inductivă


3- bloc detector; A, B- bobine, 4 - bloc diferenţial, 5 – bloc amplificator,

Robocare cu ghidare liberă - inductivă



Robocarele cu ghidare liberă - corpul de bază 1 al robocarului;- modulul 2 de primire/predareşi, eventual, de ridicare a sarcinii;- sistemele 3 de protecţie

tiantişoc;-modulul de avans şi direcţieformat dintr-un grupmotopropulsor şi unulmotodirector, în componenţaacestora întrând şi roţile 4;- sistemul de senzori 5 pentrurecunoaştere şi avertizare;


ş ş ;- grupul de baterii 6 pentrualimentarea motoarelorelectrice de acţionare;- echipamentul de comandăîmbarcat 7

Robocare realizate de firma Bleichert



Robocare


Modulul de avans şi direcţie a robocarului

Acest modul cuprinde:

- roţile vehiculului;

- elementele de acţionare (propulsia);ţ (p p );

- elementele pentru urmărirea traiectoriei (elemente de direcţionare sau de ghidare)

SFF_2012 UT Iasi prof. E.Carata 46roţile motoare RM ; roţile libere RL; roţile fixe RF


Reţea de transport cu robocare ghidate


SFF cu două AGV şi magazin central de scule



SFF cu trei AGV


SFF cu mai multe robocare (AGV)



SFF cu mai multe robocare (AGV)


SFF cu mai multe robocare (AGV) şi depozitare automată



Modelarea şi simularea sistemelor flexibile

de fabricaţie

Definirea simulăriiSimularea este definită ca procesul deproiectare a unui model, cu ajutorulp , jcalculatorului, al unui sistem real şiconducerea experimentelor realizate cuacest model .

Scopul simulării este de a înţelege

SFF_2012 UT Iasi prof. E.Carata

p ţ gfuncţionarea sistemului şi de a evaluadiferite strategii de operare ale sistemuluipentru optimizarea unei funcţii obiectiv.

54


Aplica]ii ale simul\rii~n Sisteme de prelucrare (Manufacturing)

Determinarea necesarului optim de echipamente şi amplasarea acestora;

- Num\r posturi de lucru pentru o anumită sarcină delucru ;

- Localizarea [i dimensionarea depozitelor intermediare;


- Num\r, tip [i aranjament al transportoarelor, conveioarelor [I echipamentelor auxiliare

55


- Evaluarea efectelor unei modific\ri `n volumul de produc]ie;

- Evaluarea efectului introducerii unui nou echipament `n sistemul de produc]ie;

- Evaluarea investi]iilor de capital;


- Planificarea sarcinilor de lucru

56



Evaluarea procedurilor opera]ionale- Planificarea produc]iei ;

A li t il- Analiza stocurilor;- Strategii de comandă;- Managementul mentenan]ei (ac]iuni preventive)- Strategii de control al calit\]ii;

Evaluarea performan]elorAnaliza livr\rilor ;


- Analiza livr\rilor ;- Analiza timpilor de sta]ionare `n sistem;- Analiza locurilor `nguste (Bottleneck analysis)

Criterii: timp utilizare echipamente [i personal, marimeafirelor de a[teptre, produc]ia realizat\ etc.

57

Aplica]ii ale simul\riiServirea clien]ilor `ntr-un sistem de a[teptare

(queueing system)

El t• Elemente• Clien]ii• Resursele (serverele)• Firul (coada de a[teptare)


Sosireaclientilor

Plecareaclientilor

58


Aplica]ii ale simul\riiServirea clien]ilor `ntr-un sistem de a[teptare

(queueing system)

C t i i t l d t tCaracterizarea sistemelor de a[teptarepresupune informa]ii despre:

• Num\rul de servere;• Capacitatea firului de a[teptare (nr. clien]i

accepta]i);


accepta]i);• Legea de sosire a clien]ilor;• Legea de servire a clien]ilor;• Disciplina de servire (FIFO, LIFO, aleatoare);

59

Aplica]ii ale simul\rii

Prelucrarea pieselor `ntr-o linie de fabrica]ie

S

x 1M 1

x 2M 2

2 piesedepozite (buffer)

(p)



Aplica]ii ale simul\riiSistem pilotate de timp [i de evenimente.

Magazie automat\

X(t)

t

x(t)

u (t)1

u (t)2


( )⎩⎨⎧ −

=restin -0

piesa introduce11 tu ( )

⎩⎨⎧ −

=restin -0

piesa extrage12 tu

( )( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

( )⎪⎩

⎪⎨

⎧

−==−

==+=Δ+

restin 1 , 0 daca 1

0 , 1 daca 1

21

21

txtututx

tututxttx

61

Aplica]ii ale simul\rii

Celul\ de fabrica]ie deservit\ manual

Ini]ial


Final

62


1. Definirea problemei ;

Etapele procesului de simulare

2. Planificarea proiectului de simulare;3. Definirea sistemului ;4. Formularea modelului conceptual ;5. Proiectarea preliminar\ a experiment\rilor; 6. Preg\tirea datelor de intrare

40%


7 Realizarea codului surs\;

Etapele procesului de simulare

20% 7. Realizarea codului surs\;8. Verificarea [i validarea modelului;9. Proiectarea final\ a experiment\rilor;10. Experimentarea propriu-zis\ ;11. Analiza [i interpretarea rezultatelor ; 12. Implementarea proiectului [i realizarea

20%

40%


12. Implementarea proiectului [i realizareadocumenta]iei acestuia .

64


8.Verificarea şi validarea modelului

Verificarea modelului este procesul de determinare a faptului dac\ logicadeterminare a faptului dac\ logica opera]ional\ a modelului (programul de calculator) corespunde cu logica sistemului real

Validarea modelului este procesul de


Validarea modelului este procesul de determinare a faptului dac\ modelul este o reprezentare precis\ a sistemului real (cu un anumit grad de `ncredere)

65


Plecând de la sistemul real se formeaz\ modelul conceptual care con]ine elementele din sistemul real care credem noi c\ar trebui incluse în model.

Modelul logic con]ine rela]iile logice între elementele sistemului ca [i variabilele exogene care afecteaz\ sistemul Acest


ca [i variabilele exogene care afecteaz\ sistemul. Acest model este denumit [i modelul diagramei fluxului.

Având modelul logic, se elaboreaz\ modelul de simulare

66


Validarea modelului conceptual este procesul de stabilire a relevan]ei dintre abstractizarea sistemului


]real fa]\ de modelul de simulare

Nu exist\ nici o metod\ standard de validare a modelului conceptual;


Verificarea [i validarea modelului conceptual

Graful de evenimente este o abordare foarte des utilizat\ în validarea modelului conceptual pentru unutilizat\ în validarea modelului conceptual pentru un sistem cu evenimente discrete.

Trebuie identificate explicit evenimentele ce vor fi introduse în model. Modelul conceptual trebuie s\ includ\elementele sistemului real care sunt relevante



Verificarea [i validarea modelului logic

Verificare a modelului logic este focalizat\ pe urm\toarele întreb\ri:urm\toarele întreb\ri:

Sunt procesate corect evenimentele în model ?

Sunt valide formulele matematice [i rela]iile în model ?


Sunt calculate corect datele statistice [i m\surile performan]ei în model ?

69

Verificarea [i validarea modelului logic

Trebuie validat faptul c\ modelul logic con]ine toate evenimentele din modelul conceptual [i s\ verific\m conexiunile între evenimente;

Trebuie s\ verific\m dac\ modelul logic proceseaz\evenimentele simultane în ordinea corect\;

Trebuie verificate formulele [i rela]iile implicite [iexplicite utilizate;


e p c te ut ate;

Verificarea datelor statistice [i a m\surilor performan]ei ;

70


Verificarea [i validarea modelului de simulare

Abord\ri generale pentru verificarea modelului de simulare:

M t d d t t t\Metode de programare structurat\;

Testarea programului;

Verificarea rela]iilor logice;

Compararea cu metode analitice;


Compararea cu metode analitice;

Verificarea utilizând grafice.

71


Metode de programare structurat\:Proiectarea de sus în jos;

Modularitatea;

Rafinarea pas cu pas;

Module compacte;


Controlul structurat: tot codul de control trebuie s\ fie înalt structurat utilizând formul\rile: IF-THEN-ELSE, WHILE, REPEAT-UNTIL, FOR [i CASE. Formularea GOTO trebuie evitat\.

72



Validarea modelului de simulare :

Procedura de validare a modelului de simulare depinde de sistemul care trebuie modelat [i de mediul de modelare;sistemul care trebuie modelat [i de mediul de modelare;

Metodele de validare utilizate frecvent sunt:Compararea rezultatului (ie[irii) modelului cu cel al sistemului real;Metoda Delphi;


Metoda Delphi;Testul Turing;Comportarea la extreme.

73



Compararea rezultatului (ie[irii) modelului cu cel al i t l i lsistemului real:

Dac\ pentru sistemul real sunt disponibile suficiente date, testul statistic utilizat obi[nuit este testul Student (t), în care se testeaz\ ipoteza egalit\]ii mediilor;


Testul F [Fisher] se poate folosi pentru a testa egalitatea varian]elor din sistemul real [i modelul de simulare

74




Metoda Delphi:Se utilizeaz\ atunci când este disponibil\ o cantitate foarte mic\ de informa]ii despre sistemul ce este considerat;

~n aplicarea metodei intervine un grup de exper]i selectat cu mare grij\;

Grupul de exper]i utilizeaz\ un chestionar incluzând


Grupul de exper]i utilizeaz\ un chestionar incluzând feedback-ul opiniei [i analiza statistic\.

75

Verificarea [i validarea modelului de simulareValidarea modelului de simulare:

Testul Turing:Unui expert sau unui grup de exper]i i se prezint\ descrieri sumare sau rapoarte bazate pe sistemul real al modelului p pde simulare.

Dac\ exper]ii pot identifica rapoartele bazate pe rezultatul modelului de simulare, credibilitatea modelului scade.

Testul Turing este reversul metodei Delphi.în testul Turing grupului de exper]i i se cere s\ identifice prin


în testul Turing grupului de exper]i i se cere s\ identifice, prin retrospec]ie , sistemul simulat, în timp ce, în cazul metodei Delphi, grupului de exper]i i se cere s\ prezic\ r\spunsul sistemului.

76




Validarea prin comportarea la extreme :

Ocazional, sistemul real poate fi observat sub condi]ii extreme datorit\ c\rora apare o situa]ie neuzual\;

Prin compararea comport\rii sistemului real la condi]ii extreme cu performan]a modelului sub acelea[i condi]ii,


p ] [ ]putem s\ valid\m modelul.

77

Modelarea logico-matematic\- Teoria firelor de a[teptare;- Teoria grafurilor

Modelarea cu programe de simulare

Abord\ri `n modelare [i simulare

Modelarea cu programe de simulare- abordarea prin evenimente: SIMSCRIPT; GASP- abordarea prin activit\]i: ECSL; HOCUS- abordarea prin procese: ARENA; ProModel ; Quest; AutoMod

WITNESS; Extend

Modelarea prin instrumente de descriere grafice- abordarea ‘control orientat’ : Re]ele Petri; GRAFCET- abordarea ‘func]ii orientate’: SA; SADT- abordarea ‘orientare pe date’: modele rela]ionare- abordarea ‘mixt\’: SA-RT; ISML

78SFF_2012 UT Iasi prof. E.Carata


Software pentru simulare

Arena (Rockwell Software),

ProModel (Promodel Corporation), ( p ),

Quest (DELMIA Corporation),

AutoMod (Brooks Automation),

Witness (Lanner Group, Inc.).

Enterprise Dynamics (Enterprise Dynamics),



Extend (Imagine That Inc.),

Simul8 (Simul8 Corporation),

79

Alegerea distribuţiilor statistice pentru legilor de sosire şi de servire


Date disponibileExample

Date culese: Timpul `ntre sosiri, rata sosirilor;timpul de `nc\rcare [i de desc\rcare;timpul de servire;timpii de bun\ func]ionare, timpii de reparare; timpii de transport etc.Date probabilistice: % piese rebut; % piese care necesit\ servicii diferite;


Date eronate -> rezultate eronate

81

Surse pentru culegerea datelor

Inregistr\ri istoriceInaccesibile form\ eronat\ eforturi pentruInaccesibile, form\ eronat\, eforturi pentruextragere [i analiz\

Date observabileinregistr\ri personale sau `nregistr\ri automate

Sisteme similare



Surse pentru culegerea datelor

Reclama]ii ale clien]ilortimp de servire,

Estim\ri ale proiectan]ilortendin]a de a fi optimiste

Considera]ii teoretice/ Cono[tin]e anterioarefiabilitatea componentelor electronice – distribu]iaWeibull


Weibulltimpi de sosire aleatorii – distribu]ie exponen]ial\

83

Construc]ia histogrameiHistograma este necesar\ pentru estimarea distribu]iei teoretice; Presupune `mp\r]irea domeniului `n clase/categorii [i grupareadatelor `n clase (discrete sau continue)

uzual 5 -20 clase, frecvent 8 - 12 clase\ l d l 1+3 322l ( ) ( l ]i l i St )num\rul de clase =1+3,322log(n) (rela]ia lui Sturges)

sunt necesare cel pu]in 3 observa]ii `n fiecare clas\Se calculeaz\ frecven]ele absolute [i relative

Histograma se reprezint\ grafic prin punctele medii ale fiec\reiclase

Estimarea distribu]iei teoretice


Estimarea distribu]iei teoreticeSelectarea distribu]iei de `ncercatEstimarea valorilor parametrilorEvaloarea concordan]ei ( “goodness of fit”) dintre distribu]iileexperimentale [i teoretice

84


Distribu]ia experimental\modeleaz\ ‘trecutul’ nu exist\ valori `n afara experimentuluinu exist\ valori `n afara experimentului

Distribu]ia teoretic\Orice valoare `n intervalul de varia]ie;


probleme ale estim\rii parametrilor [i ale concordan]ei probleme legate de metode de generare

85

Nu exist\ date suficiente(1)

Este disponibil\ numai valoarea medieUtilizarea unei valori constante:

c`nd a em o ariabilitate mic\c`nd avem o variabilitate mic\; C`nd variabilitatea este mare iar valoare medie este moderat\

(pentru timpii `ntre sosiri pentru timpii de servire)

Se utilizeaz\ valoarea medie +/- procente %Distribu]ie uniform\ (distribu]ia “maximei ignoran]e”)


] ( ] g ] )

Distribu]ie triunghiular\ (reazonabil\ pentru multe cazuri)

Utilizarea unei distribu]ii exponen]iale

86


Nu exist\ date suficiente(4)Distribu]ie Uniform\

Histograma datelor experimentale (empiric\)

Expresie: UNIF(5, 10)Eroarea patratic\: =0.000168Test Chi p\trat


pNum\r intervale = 40Grade de libertate = 39Statistica testului = 33.5

Test Kolmogorov-SmirnovTest Statistic = 0.00943

87

Nu exist\ date suficiente(3)Se cunoa[te numai domeniul

Distribu]ie Uniform\teoretic\

Parametri a,b


Parametri a,bInterval [a, b]Media (a+b)/2Varianţa (b-a)2/12Aplicaţii: utilizat\ exclusiv de limbajul GPSS

88


Nu exist\ date suficiente(6)Distribu]ie Triunghiular\

Histograma datelor experimentale (empiric\)

Expresie: TRIA(6, 7.96, 10)Eroarea patratic\: =0.000224Test Chi p\trat


Test Chi p\tratNum\r intervale = 38Grade de libertate = 36Statistica testului = 43.8

Test Kolmogorov-SmirnovTest Statistic = 0.0819

89


Se cunoa[te domeniu [i valoarea cea maiprobabil\

Distribu]ie Triunghiular\ (a, m, b)

Parametri: a,m,b


Interval [a, b]Media (a+m+b)/3Varianţa (a2+m2+b2-am-ab-mb)/18Aplicaţii: informa]ii minime asupra legii de sosire;

90



Beta (β, α) –histograma datelor experimentale

Expresie: 2 + 7 * BETA(2.58, 3.46)Eroarea patratic\: =0.000233


pTest Chi p\tratNum\r intervale = 36Grade de libertate = 33Statistica testului = 68.3

91

Nu exist\ date suficiente(7)Beta- teoretic\

Parametri : parametrii de form\ Beta (β) [i Alfa (α)


Parametri : parametrii de form\ Beta (β) [i Alfa (α)Interval [0, 1] (poate fi transformat `n intervalul [a,b]; Y=a+(b-a)X )Aplicaţii :

Propor]ia elementelor defecte dintr-un lot;Timpi de servire

92


Distribu]ii continueExponen]ial\ (histograma experimental\)

Există date suficiente(1)

Expresie: 2 + EXPO(13.1)


Eroarea patratic\: =0.000057Test Chi p\tratNum\r intervale = 26Grade de libertate = 24Statistica testului = 31.1

93

Exist\ date suficiente(1)

Distribu]ii continueExponen]ial\ (teoretic\)

Parametri: βInterval:


Media: βVarianţa : β2

Aplicaţii : Legea timpilor dintre sosiri ;durata convorbirilortelefonice; fiabilitatea componentelor electronice ; durata dea[teptare a unei piese pentru a fi prelucrat\.

94


Distribu]ii continueErlang (k) – histogram\ empiric\

Expresie: ERLA(13, 2)Eroarea patratic\: =0.000143Test Chi p\trat


Num\r intervale = 25Grade de libertate = 22Statistica testului = 17

95

Exist\ date suficiente(2)Distribu]ii continue

Erlang (k)- teoretic\

Parametri : , βInterval


Media kβVarianţa kβ2

Aplicaţii: Suma unor distribu]ii exponen]iale independente;alocarea sosirilor la k servere ;depozit ce deserve[te k utilaje

96


Distribu]ii continue (continuare)Gamma (β, α) –histogram\ empiric\

Expresie: GAMM(1.95, 3.26)Eroarea patratic\: =0.000189Test Chi p\trat


pNum\r intervale = 29Grade de libertate = 26Statistica testului = 30,5

97

Exist\ date suficiente(3)Distribu]ii continue (continuare)

Gamma- teoretic\

Parametri : , βInterval

( ) ∫∞ −−α=αΓ

0

t1 dtet


IntervalMedia αβVarianţa αβ2

Aplicaţii : Generalizare a distribu]iei Erlang .Timpul de deservire al ma[inilor;Timpul de reparare

98


Distribu]ii continue (continuare)Weibull (β, α) – histograma empiric\

Expresie: WEIB(1.21, 2.19)Eroarea patratic\: =0.000240


Test Chi p\tratNum\r intervale = 31Grade de libertate = 28Statistica testului = 33.9

99


Weibull- teoretic\

Parametri : (parametru de form\) ,β (parametru de scal\)

I t l


IntervalMediaVarianţa

Aplicaţii : Fiabilitatea ma[inilor(defectare datorit\ uzurii [i oboselii) 100


Distribu]ii continue (continuare)Normal\ (μ, σ) – histograma empiric\

Expresie: NORM(9.92, 5.01)Eroarea patratic\: =0.000109



101


Distribu]ia normal\ (Gauss)- teoretic\

Parametri : media( μ) ; devia]ia standard ( σ)IntervalMedia μ


Media μVarianţa σ2

Aplicaţii : Insumarea unor procese aleatorii normaleindependente (Teorema limitei centrale). Procese cudistribu]ie simetric\.

Domeniu pentru simulare = 4 σ (Se subestimeaz\ domeniul[i se ignor\ extremele )

102


Distribu]ii continue (continuare)Lognormal\ (μ, σ) –empiric\

Expresie: LOGN(9.2, 5.44)Eroarea patratic\: =0.000646



103

Exist\ date suficiente(6)

Distribu]ii continue (continuare)Lognormal\- teoretic\

Parametri :parametru de scal\ ( μ) ; parametru de form\ ( σ)

Interval


Media Varianţa

Aplicaţii : Variabila este produsul unui num\r mare desubprocese aleatoare.

Timpii de lucru (cu distribu]ie deplasat\ la dreapta)Fiabilitatea unor componente

104


Testarea concordan]ei (1)

Teste statisticeIpoteze: H0: Distribu]ia experimental\ (empiric\) nu difer\ semnificativ de distribu]ia teoretic\

Testul Chi-p\trat ; χ2

Testul K-S (Kolmogorov-Smirnov)


Testarea concordan]ei (2)

Testul Chi-p\trat


Gradul de libertateν = k - 1 – (numărul de parametri estimaţi)

106


Dacă: atunci

ipoteza H0 se acceptăcu un nivel de incredere (1-α) .

χ2= 0 => concordan]\ perfect\

Există Tabele cu valori critice χ2 (ν,1-α)cu grad de libertate ν [i nivel de semnifica]ie


(1−α)gradul de libertate ν = k - 1 - pp = num\rul de parametri

107

Testarea concordan]ei (3)Testul K-S (Kolmogorov-Smirnov)

aplicat numai pentru distribu]ii continueStatistica K-S = diferen]a absolut\ maxim\` t di t ib ]i l t\ i i \ i`ntre distribu]ia cumulat\ empiric\ [idistribu]ia cumulat\ teoretic\

CONDI}IITestul K-S

pentru un num\r de observa]ii >30


pentru un num\r de observa]ii 30numai pentru distribu]ii continue

Chi-patratobserva]ii relativ in num\r mare (> 100)

necesit\ un grad de libertate mare [i cel pu]in 5 observa]ii `ntr-o clas\

108


Elementele modelului de simularedin programele de simulare


- 1. Entit\]ile sunt elementele care se deplaseaz\ `n sistem,`[i schimb\ starea, afecteaz\ [i sunt afectate de alteentit\]i, modific\ starea sistemului [i indicii de performan]\ai acestuia.

- sunt obiecte dinamice care sunt create la sosire, sea[eaz\ la coad\, sunt servite de servere [i sunt eliberate `nafara sistemului;

- pot exista, `n acela[i timp `n sistem, loturi de diferitetipuri de entit\]i fiecare cu un anumit traseu [i cu o anumit\prioritate


prioritate

Pentru a modela defectarea [i repararea serverelor secreaz\ un mecanism separat care ac]ioneaz\ dup\ legiprestabilite

110


Elementele modelului de simularedin cadrul programelor de simulare

- 2. Atributele ata[ate fiec\rei entit\]i. Un atribut este ocaracteristic\ (etichet\) a tuturor entit\]ilor dar( ) ]valoarea specifica a acesteia poate diferi de la oentitate la alta.

Fiecare atribut este echivalent unei variabile localelegate de o anumit\ entitate.

Exemple de atribute:


timpul de sosire;timpul de ie[ire;prioritatea,cod de culoare,nume

111

- 3. Resursele. Entit\]ile din sistem sunt `n competi]iepentru a fi servite de c\tre resurse (personal,echipamente, spa]iu de stocare )

O entitate folose[te (seize) o resurs\ disponibil\ [i oelibereaz\ (release) la terminarea serviciului.

O resurs\ este atribuit\ unei entit\]i [i nu invers.

O resurs\ poate reprezenta un grup de servere, fiecare


p p g pdintre acestea fiind denumit unitate ( unit) a respectiveiresurse

112


- 4. Firele de aşteptare (Cozile). Când o entitate nu sepoate mi[ca pentru c\ trebuie s\ foloseasc\ o unitatea unei resurse care este ocupat\ cu o alt\ entitate estenecesar s\ fie plasat\ `ntr-un loc de a[teptare al uneinecesar s\ fie plasat\ `ntr un loc de a[teptare al uneicozi (queue)

- Cozile au nume [i o anumit\ capacitate (buffer-depozit) finit\ sau infinit\.

- Trebuie s\ se defineasc\ [i algoritmul de tratare aunei entit\]i sosite c`nd depozitul este plin


unei entit\]i sosite c`nd depozitul este plin.

113

5. Variabile statistice. Pentru m\surarea performan]elor de ie[ire,trebuie s\ se memoreze ,`n timpul simul\rii, o serie de variabile,denumite variabile statistice sau acumulatori statistici. La`nceputul simul\rii acestea se ini]ializeaz\ cu zero.

De exemplu:- Num\rul de elemente produse p`n\ la un moment dat;

- Timpul total petrecut la coad\ p`n\ la un moment dat;

- Num\rul de elemente care au trecut pe la coad\ p`n\ la unt d t


moment dat;

- Timpul maxim perecut la coad\ observat p`n\ la unmoment dat;

114


De exemplu:

- Timpul total de servire p`n\ la un moment dat;

- Timpul maxim de servire p`n\ la un moment dat;p p ;

- Aria, p`n\ la un moment dat; de sub curba lungimii cozii ,Q(t),`mp\r]it\ la timpul de rulare= num\rul mediu de piese carea[teapt\ la coad\;

- Aria, p`n\ la un moment dat; de sub curba ocup\riiserverului B(t) `mp\r]it\ la timpul de rulare = timpul mediu de

tili l l i


utilizare al serverului

115

- 6. Variabilele (globale) sunt informa]ii care reflect\anumite caracteristici ale sistemului modelat, cu privirela num\rul [i distribu]ia entit\]ilor `n sistem.

-Fiecare variabil\ este unic\ [i nu este alocat\ unei-Fiecare variabil\ este unic\ [i nu este alocat\ uneianumite entit\]i dar este modificat\ de acestea.

Exist\ 2 tipuri de variabile:- variabile interne (num\rul de entit\]i de la

coad\, num\rul resurselor ocupate, timpul simul\rii,etc.)


)

- variabile definite de utilizator (num\rul deentit\]i din sistem, etc.)

116


- 7. Evenimente. Un eveniment este orice ac]iune carese petrece la un moment al timpului de simulare carepoate schimba atributele, variabilele sau acumulatoriistatistici

De exemplu:- evenimentul sosire : o nou\ pies\ intr\ `n sistem;

- - evenimentul plecare: o pies\ care a fost prelucrat\ deun server [i p\r\se[te sistemul;


- evenimentul stop: Simularea este oprit\ la t=15 min

117

- 7. Evenimente (continuare)- Fiecare program de simulare are un mecanismdenumit calendar al evenimentelor

C`nd o secven]\ de simulare este executat\ oC`nd o secven]\ de simulare este executat\, o`nregistrare a informa]iilor pentru evenimentele viitoareeste plasat\ `n calendarul de evenimente

Inregistrarea evenimentelor din calendarul deevenimente con]ine informa]ii despre :-entit\]ilor afectate;


-entit\]ilor afectate;-timpul [i condi]ia de desf\[urare a evenimentului -tipulde eveniment care se va desf\[ura.

118


- 7. Evenimente (continuare)

Programul de simulare plaseaz\ fiecare nou plan deevenimente `n calendarul de evenimente `n a[a fel`nc`t urm\torul eveniment este `ntotdeauna `n capul`nc`t urm\torul eveniment este `ntotdeauna `n capullistei calendarului (evenimentele sunt sortate `nordinea cresc\toare a timpului de declan[are aevenimentelor)

In modelarea cu evenimente discrete, variabilele caredescri sistem l n se modific\ `ntre e enimente


descriu sistemul nu se modific\ `ntre evenimentesuccesive.

119

- 8. Timpul de simulare (ceasul de simulare)

Valoarea curent\ a timpului `n simulare este `nregistrat`ntr-o variabil\ denumit\ ceas de simulare

Fa]\ de timpul real, ceasul de simulare nu ia toatevalorile [i timpul nu este continuu.

Ceasul de simulare interac]ioneaz\ str`ns cul d l d i t


calendarul de evenimente

120


- 9. Startarea [i oprirea simul\rii

- trebuie s\ se defineasc\:

- condi]iile de start;

- timpul de rulare sau condi]iile de oprire


Caracterul aleator `n simulare

Modelele de simulare au intr\ri generate dup\ legiprobabilistice [i, `n consecin]\, ie[irile vor prezenta o p [ ] [ pvariabilitate aleatoare

Din punct de vedere statistic, o singur\ rulare a simul\rii aduce informa]ii par]iale, de aceea, se impunmai multe rul\ri (replic\ri) identice [i independente, pentru a investiga cum se modific\ rezultatele;


pentru a investiga cum se modific\ rezultatele;

Fiecare replic\ utilizeaz\ intr\ri generate aleator dup\legi statistice pentru timpul `ntre sosiri [i pentru timpiide servire

122


Caracterul aleator `n simulare

Indica]ii mai credibil\, `n ceea ce prive[tecaracteristicile de performan]\ ale sistemului simulat

t f i t d di i d i ]i t d d l ilsunt furnizate de media [i devia]ia standard a valorilorob]inute `n urma replic\rilor

Dac\ replic\rile sunt independente [i uniform distribuite valorile cele mai probabile [i intervalele de `ncredere se ob]in cu rela]ia


nstX n ⋅± −− )2/1,1( α

123

Optimizarea unui SFF prin simulare




Simularea nu este o tehnică de optimizare

Scopul unei program de optimizare ASOCIAT unui

Analistul trebuie să simuleze un număr de configuraţii ale sistemului şi să aleagă una care pare a fi cea mai performată


Scopul unei program de optimizare, ASOCIAT unui program de simulare, este de a găsi, dintr-o mulţimede configuraţii ale sistemului, CONFIGURAŢIA OPTIMĂ

125

Optimizarea unui SFF prin simulare. EXEMPLU

Fie: numărul de maşini în staţiile de lucru i=1;2;3;4iV

Fi ă l d l ţii î d it


Fie: numărul de locaţii în depozite i=5;6;7iV

(3, 2, 2,3,3,1, 2)fPentru configuraţia din figură:

Funcţia de optimizat:

126



Programele de optimizare disponibile:1 2 3 4 10v v v v+ + + ≤



Definim funcţia profit:

Si l li t t 30 d il (720 ) i i dăSimularea s-a realizat pentru 30 de zile (720 ore) şi o perioadă tranzitorie de 10 zile (240 ore)

Piesele finite s-au calculat pentru 720 de ore din totalul de 960 de ore ale unei replicări

S-au considerat 5 replicări pentru fiecare configuraţie


p p g ţ

128



În urma optimizării, pentru cea mai bună configuraţie din 500 încercate:

În urma optimizării, cea mai bună configuraţie pentru staţiile


p , g ţ p ţde lucru este 3,3,2,2:

S-a menţinut fix nr. de maşini şi s a variat numărul de locaţii ale depozitelor pentru cele 1000 de configuraţii posibile

129


În urma optimizării, cea mai bună configuraţie pentru depozite pare a fi 7,8,4 pentru care, cu un grad de încredere de 90% fit l t90%, profitul este:

De remarcat că, pentru configuraţia 2,3,2,2,7,8,4,profitul este 548.488$



Compararea proiectelor alternative(variantelor de simulare)


Compararea proiectelor alternative

Se compar\ dou\ proiecte alternative de sistem [i apoi se e tinde abordarea pentr câte a[i apoi se extinde abordarea pentru câteva alternative.

Ex. : - două discipline posibile în firele de aşteptare, - două niveluri de investiţie în sistemul de producţie, - două legi de deservire a maşinilor unelte etc


- două legi de deservire a maşinilor unelte etc.

132



Se aplic\ teste statistice pentru a trage concluziiSe aplic\ teste statistice pentru a trage concluzii valide deoarece rezultatul simul\rii este de natur\ probabilistic\.

Pentru ca testele statistice pe care le folosim s\fie valide trebuie s\ fie satisf\cute anumite


fie valide, trebuie s\ fie satisf\cute anumite ipoteze în leg\tur\ cu datele prelucrate

133

Pentru dou\ seturi de rezultate de simulare, câte unul pentru fiecare proiect al sistemului care va fi evaluat,


putem s\ avem trei cazuri posibile:

(1) Cele dou\ seturi de e[antioane sunt independente [i provin din popula]ii cu variabilitate egal\;

(2) E[antioanele sunt independente [i provin din popula]ii cu


( ) [a oa e e su depe de e [ p o d popu a] cuvariabilitate inegal\;

(3) E[antioanele sunt corelate [i analiz\m diferen]ele dintre ele;

134


Consider\m dou\ variante ale unui proiect: Seturile de e[antioane sunt independente (cazurile 1 [i 2).

P t \ f ] i d l l d i l f i \Pentru m\sura performan]ei, modelul de simulare furnizeaz\la ie[ire dou\ seturi de e[antioane independente:

y11, y21,..., yn1, pentru proiectul 1 [i

y12, y22, y32,..., yn2 pentru proiectul 2.


Pentru a testa ipoteza: exist\ o diferen]\ semnificativ\ întrecele dou\ proiecte, se alege un interval de încredere privinddiferen]a mediilor popula]iilor celor dou\ e[antioane, μ1-μ2.

135

Intervalul de `ncredere este calculat din diferen]ele între mediile e[antioanelor

Depinzând de pozi]ia intervalului de `ncredere fa]\ de ero p tem aj nge la na din cele trei concl iizero, putem ajunge la una din cele trei concluzii

posibile:(a) Media popula]iei 1 este mai mic\ decât cea a popula]iei 2.

(b) Nu exist\ diferen]\ semnificativ\ între cele dou\


(b) Nu exist\ diferen]\ semnificativ\ între cele dou\medii.

(c) Media popula]iei 1 este mai mare ca media popula]iei 2.

136




Selecţie software pentru simulare

Arena (Rockwell Software),

ProModel (Promodel Corporation), ( p ),

Quest (DELMIA Corporation),

AutoMod (Brooks Automation),

Witness (Lanner Group, Inc.).




Extend (Imagine That Inc.),

Simul8 (Simul8 Corporation),

138


Simulare în ARENA


ASRS simulare în ARENA



Simulare SFF în ARENA

Ti


Tippies\ Celula / timp Celula / timp Celula / timp Celula / timp Celula / timp

1 16, 8, 10

25, 8, 10

315, 20, 25

48, 12, 16

2 111, 13, 15

24, 6, 8

415, 18, 21

26, 9, 12

327, 33, 39

3 27, 9, 11

17, 10, 13

318, 23, 28

141






IDENTIFIER AVERAGE STANDARD 0.950 C.I. MINIMUM MAXIMUM NUMBERDEVIATION HALF-WIDTH VALUE VALUE OF OBS.

Celula 1 lung_med_fir 1.41 1.12 0.524 0.42 5.56 20Celula 2 lung_med_fir 1.21 0.796 0.372 0.334 4.01 20Celula 3 lung_med_fir 0.381 0.128 0.0598 0.149 0.608 20Celula 4 lung_med_fir 0.611 0.475 0.222 0.204 2.19 20media EIP 8.17 2.35 1.1 5.06 15.4 20

143

SUBSISTEMUL DE COMANDĂAL SFF



Funcţia generală a subsistemului de comandă al SFFFuncţia generală a subsistemului de comandă al SFF constă în furnizarea către subsistemele de execuţie a informaţiilor necesare modificării stării întregului sistemcu scopul de a realiza una din sarcinile de fabricaţie dindomeniul de sarcini prestabilit.


Sistemul de comandă trebuie să furnizeze următoarele informaţii



Sistemul de comandă trebuie să îndeplinească două pfuncţii importante:

- Comanda tehnică;

- Comanda organizatorică.




Comanda organizatorică are următoarele sarcini:

- Distribuirea lucrărilor şi urmărirea stării tuturor pieselor care se găsesc în sistem în acelaşi timp;

- Comanda fluxului de materiale şi furnizareaordinele de comandă a transportului către mijloacele de transport şi manipulare din sistem;


- Gestiunea pieselor, paletelor, dispozitivelor şi sculelor şi a locurilor de depozitare existente în sistem.

Este necesar controlul realizării acestor funcţii

Pentru aceasta se folosesc:

- Sisteme de monitorizare prin care să cunoaştemdesfăşurarea în timp real a ordinelor date;

- Sisteme de codificare pentru identificarea pieselor, dispozitivelor sculelor masinilor unelte si a programelor de


dispozitivelor, sculelor, masinilor-unelte si a programelor de prelucrare .


Fluxul informaţional de comandăîntr-un SFF


• Fluxul informaţiilor de comandă este dirijat de la sistemele de pregătire către subsistemele de execuţie unde, cu ajutorul echipamentelor de comandă proprii, se realizează comenzile.

Î i i ij f i f ii• În sens invers, este dirijat fluxul informaţiilor de supraveghere şi control, care se referă la:

- starea producţiei;- starea de funcţionare a componentelor fizice

din sistem.


Realizarea interdependenţelor între fluxul informaţiilor de comandă şi al celor de supraveghere, control şi diagnosticare în SFF este posibilă cu o structură software corespunzătoare



Structura generală a subsistemului de comandă al SFF

Structura subsistemului de comandă al SFF se realizeazăsub forma unei reţele de echipamente de calcul şi logicesub forma unei reţele de echipamente de calcul şi logicecare permite legarea într-un singur sistem a tuturorcalculatoarelor care comandă :

- maşinile-unelte cu comandă numerică, - roboţi industriali,


- maşini de măsurat cu CNC (CMM), - sistemele de transport şi depozitare a materialelor

.


Structura generală a subsistemului de comandă al SFF

• Structura generală a subsistemului de comandă alSFF este distribuită pe niveluri ierarhice

• Numărul acestor niveluri depinzând de:- mărimea sistemului,- domeniul de aplicare,- numărul funcţiilor de fabricaţie automatizateintegrate în sistem


g

• Numărul de niveluri variază între 2 şi 4.

Niveluri ierarhice de comandă în SFF



La nivelul I de comandă se află echipamentele individuale de comandă ale:

- maşinilor-unelte, - roboţilor industriali, - maşinilor de măsurat.- sistemele de prereglat scule, - echipamentelor de comandă locală a depozitelor


şi sistemelor de transport.

La nivelul II de comandă se află calculatorul de conducere a fabricaţiei care realizează conducerea echipamentelor din nivelul inferior într-un sistem de tip DNC.

La acest nivel se realizează şi :- diagnosticarea instalaţiilor de lucru dar,

în unele cazuri, şi - planificarea pe termen mediu,

corectarea programelor NC şi de cond cere


- corectarea programelor NC şi de conducere operativă,

- simularea funcţionării sistemului de fabricaţie.


La nivelul III, sistemele DNC dintr-o secţie sunt legate laun server de capacitate mai mare (de secţie), cu care serealizează:

- funcţiile de proiectare a tehnologiei de prelucrarei l b l C (CA C Aid dşi elaborare a programelor NC (CAM - Computer Aided

Manufacturing),

- de planificare a prelucrărilor şi a producţiei lanivel de secţie (CAPP- Computer Aided Proces Planning),


- de control şi supraveghere a proceselor şisubsistemelor (CAQ - Computer Aided Quality),

- de mentenanţă (CAS - Computer Aided Service).

În vârful ierarhiei (nivelul IV), se află un server de putere foarte mare (sau un grup de servere ), cu carese realizează:

funcţiile de concepţie şi de proiectare- funcţiile de concepţie şi de proiectareconstructivă a produselor şi a înzestrării tehnologice(CAD - Computer Aided Design),

- funcţii de analiză inginerească a formei şistructurii produselor şi de fezabilitate (CAE -


p ş (Computer Aided Engineering),

- funcţii de planificare strategică (de lungădurată) – (CAP).


Structura generală a unui sistem DNC


Comanda fabricaţiei în SFF


Bucla de reglare a comenzii de fabricaţie


Formarea ordinelor de transport scule în SFF


SUPRAVEGHEREA, DIAGNOZAŞI CONTROLUL AUTOMAT ÎN SFF



Leg\tura dintre subsistemul de supraveghere diagnostic [icontrol automat [i celelalte subsisteme ale SFF


- Supravegherea, diagnoza şi controlul operativ ( SDC 1),cu rol de intervenţie şi decizie în cazul unei desfăşurăricu rol de intervenţie şi decizie în cazul unei desfăşurări

anormale a procesului de prelucrare

- deteriorare tăiş sculă,

- coliziune sculă-piesă, subansamble maşină unealtă,robocare etc.



Proces Pies\

Traductoride

reac]ie Ma[inaunealt\

Maşină-unealtă cu CNC integrată într-un sistem flexibil

Scula

Dispozitiv

de a[chiere

Mediutehnologic

Pies\

A[chii

Informa]ii

CNCComand\numeric\

Elementde

execu]ie

Mag

istr

ala

deda

te


Traductori de proces

M\surare automat\

Sistem desupraveghere

diagnostic [i controlautomat operativ

SDC 1

- Supravegherea, diagnoza şi controlul tactic (SDC 2),cu rol de modificare a programelor de planificare

operativă în cazul unor defectări neprevăzute sau a unord i i t ti f t ă i i dsurse de erori sistematice care afectează precizia de

prelucrare.

- Deciziile luate de acest subsistem necesită corecţii ale programelor de conducere operativă şi ale programelorde prelucrare ;


de prelucrare ;


- Supravegherea, diagnoza şi controlul strategic (SDC 3)cu rol de modificare a programelor de planificare pe termenlung datorită diagnozei subsistemelor existente şi măsurilorde mentenanţă corectivă.


Funcţiile subsistemului de supraveghere, diagnoză şi control automat al SFF




Sistemele senzoriale de supraveghere şi diagnostic pot fi împărţite, după modul de culegere a datelor în :

Sisteme de supraveghere şi diagnostic cu măsurare continuă;

Sisteme de supraveghere şi diagnostic cu măsurare intermitentă

După modul de măsurare,putem clasifica sistemele de supraveghere în :


Sisteme cu măsurare directă;

Sisteme cu măsurare indirectă.


Traductorii utilizaţi pentru monitorizarea procesului trebuie să îndeplinească simultan următoarele condiţii:

• Măsurarea să aibă loc cât mai aproape de zona de prelucrare;

• Să nu producă o modificare a caracteristicilor de rigiditate statice şi dinamice ale maşinii-unelte;

• Să fie rezistenţi la aşchii, impurităţi şi influenţe mecanice, termice şi electromagnetice;

• Să funcţioneze independent de scula utilizată şi piesa


prelucrată;

• Să aibă caracteristici metrologice adecvate;

• Să aibă o uzură mică, o mentenanţă uşoară şi un preţ de cost scăzut.

Sisteme pentru monitorizareaprocesului de prelucrare

SIF_2012 UT Iasi prof. E.Carata


Schema generală a unui sistem de monitorizare proces


Bucle de reacţie pentru monitorizare



Traductori pentru monitorizare proces


Traductori pentru monitorizare proces

- traductori de încărcare;- traductori accelerometrici; - traductori de emisie acustică (AE)



Sisteme asistate pentru mentenanţăComputer-Aided Maintenance System (CAMS)


Monitorizarea tendinţei de defectare



Sistem inteligent de mentenanţă


Monitorizarea tendinţei de defectarela lagărele cu rulmenţi



Monitorizarea tendinţei de defectarela angrenajele dinţate


Monitorizarea tendinţei de defectarearbore principal centru de prelucrare cu CNC



Management şi monitorizare sistem de fabricaţie


e-Maintenance, e-Manufacturing, e-Business



e-Manufacturing


Monitorizarea la distanţă (e-Maintenance)



Sistem e-Maintenance


Subsistem local pentru e-Maintenance



e-Maintenance. Monitorizare la distanţă


e-Maintenance. Monitorizare la distanţă



Sistem inteligent de mentenanţă


SISTEME AVANSATE DE FABRICAŢIE



Fazele dezvoltării maşinilor unelte


Dezvoltarea sistemelor de fabricaţie



JIT, KANBANîn SFF


Sistemul Just In Time (JIT)• Anii 1960 – Taichi Ohno şi Singheo Shingo au creat

principiul JIT (Just-In-Time) cu aplicare în fabricile Toyota.y

•Anii 1980 – se aplica principiile JIT, adică principiile de producţie in fluxuri pe bază de etichete (KANBAN = etichetă, in limba japoneză) si in Europa, în sectorul producţiei de automobile si camioane.

ii i l i i i l•Anii 1990 – se implementează principiul JIT în ERP (Enterprise Resource Planning).

•Anii 2000 – metoda KANBAN se extinde si in alte industrii



Sistemul Just In Time

Conceptul înseamnă:a produce doar ceea ce este necesar,pentru cei care au nevoie şiîn cantitatea necesarăîn cantitatea necesară


Sistemul Just In TimeMediul ideal “zero concept” spre care

i d JITtinde JIT:defecte -> zero timp de pregătire/auxiliari -> zero Inventare -> zero timp manipulări /transferuri > zerotimp manipulări /transferuri -> zero căderi de resurse -> zero



Tehnica KanbanKANBAN este parte integrantă a JIT

KANBAN urmăreşte:

- Diminuarea volumului de stocuri;

- Fabricarea produsul cerut în momentul t i î tit t tăcerut şi în cantitatea cerută.


Sistem convenţional cu flux amonte-aval (push system)

Sistem de producţie cu flux aval-amonte (pull system)



Tehnica KANBANEsenţa sistemului : oricare post din fluxultehnologic are statutul de client dar in

l ti i d f iacelas timp şi de furnizor.

Un post de lucru client va lansa comandade fabricatie catre postul furnizor situatimediat in amonte.

Ordinele de fabricatie sunt transmise din avalul liniei tehnologice catre amonte(in sens invers celui traditional)


Tehnica KANBAN

Sunt utilizate 2 tipuri cartele :

Cartele de producţie [P d ti O d K b (POK)]Cartele de producţie [Production Order Kanban (POK)]

ce se deplasează în amontele fluxului de fabricaţie în scopul declanşării unui nouordin de fabricaţie.

Cartele de transport (retragere) ceautorizeaza transportul din amonte în aval.



Sistem cu flux aval-amonte cu un singur tip de card- cartelă de producţie (POK- Production Order Kanban)


cartelă de producţie (POK Production Order Kanban)

Si t fl l t 2 ti i d d i


Sistem cu flux aval-amonte cu 2 tipuri de carduri- cartelă de producţie (POK)- cartelă de transport (retragere) (WK)

POK- Production Order Kanban

WK- withdrawal kanban


SISTEME SUPLE DESISTEME SUPLE DE FABRICAŢIE

(Lean Manufacturing Systems)

Lean Manufacturing SystemsJidoka - detectare automată anomalii, oprire proces, analiză cauze şi corecţie proces.

Poka-yoke -Error proofing (Detectarea erorilor)

5 Whys (Analiză cauză– efect; lanţul de cauze care duce la un anumit efect; digrama cauză-efectefectCIP -Continuous Improvement Process (Kaizen)

5S- Sort, Set to order, Shine, Standardize, and Sustain,

Kanban – Ce să producem, când să producem, cât de mult să producem

OEE -Overall Equipment Effectiveness (Eficienţa maximă a echipamentelor)

MSA -Measurement System Analysis (Analiza sistemului de măsurare)

Cp, Cpk -Process capability indices.

TPM -Total Productive Maintenance,

SMED -Single Minute Exchange of Dies(Reducerea timpului de schimbare a fabricaţiei)

OTS -One Touch Setup,


Structură generică sisteme suple de fabricaţie


PDCA -Plan-Do-Check-Act.5 Whys -A problem solving method which employs the technique to continue to ask “Why?”to explore the cause and effect relationship,

Lean Manufacturing SystemsDiagrama “Spaghetti”

Inainte de optimizare


Lean Manufacturing SystemsDiagrama “Spaghetti”

După optimizare

Lean Manufacturing SystemsDiagrama fluxurilor de materiale,informaţii şi activităţi

Value Stream Mapping (VSM) - Analiza valorii pe flux


Lean Manufacturing SystemsDiagrama fluxurilor de materiale,informaţii şi activităţi . Analiza valorii pe flux.



Simbolistică utilizată


Lean Manufacturing SystemsValue Stream Mapping (VSM) - Analiza valorii pe flux




Lean Manufacturing Systems

Lean Manufacturing Systems


SISTEME ERP utilizate în SFF

Ce este ERP?

SistemeleSistemele ERP ERP (Enterprise Resource Planning) suntsunt pachetepacheteg) ppde de aplicaaplicaţţii ii software software formateformatedin din maimai multemulte module care module care sprijinăsprijină toatetoate ariileariile functionalefunctionale: : planificareplanificare, , productieproductie, , vânzarevânzare, , marketing, marketing, distribudistribuţţieie, , contabilitatecontabilitate, , financiarfinanciar resurseresurse umaneumane gestiuneagestiuneafinanciarfinanciar, , resurseresurse umaneumane, , gestiuneagestiuneaproiectelorproiectelor, , stocuristocuri, service , service şişiîntretinereîntretinere, , logisticălogistică şişi ee--business.business.



Implementarea ERP


Sistemul ERP:

Prin definitie, un sistem de tip ERP este o solutiesoftware complexa, ale carei elemente sunt integrate intr o platforma comuna pentru gestionare resurselorintr-o platforma comuna, pentru gestionare resurselorcompaniei.

Sistemele de gestiune a afacerilor au evoluat de-a lungultimpului, incepand cu simple programe de planificare a materialelor si apoi a productiei, fiind concentrate in special pe gestionarea proceselor si fluxurilor de


special pe gestionarea proceselor si fluxurilor de productie si a activitatilor financiar contabile.


Cum lucrează ERP?ERP ERP realizeazărealizează integrareaintegrarea şişi sincronizareasincronizareafuncţiunilorfuncţiunilor întreprinderiiîntreprinderii;;ERPERP esteeste unun excelentexcelent ““vehiculvehicul”” pentrupentruERP ERP esteeste un un excelentexcelent vehiculvehicul pentrupentruinformaţieinformaţie, , fluidizândfluidizând schimbulschimbul de date de date întreîntredepartamentedepartamente;;UneşteUneşte toatetoate practicilepracticile economiceeconomice întrîntr--o o singurăsingurăfamiliefamilie de module softwarede module softwareSeSe creeazăcreează oo bazăbază de datede date unicăunică (din(din punctpunct dedeSe Se creeazăcreează o o bazăbază de date de date unicăunică (din (din punctpunct de de vederevedere logic), logic), înîn care care dateledatele se se preiaupreiau o o singurăsingurădatădatăModuleleModulele ruleazărulează pepe reţelereţele informatice informatice client/server client/server


Principalele caracteristici ale sistemelor ERP :

suntsunt pachetepachete software software proiectateproiectate înîn mediimedii client/server;client/server;prelucreazăprelucrează majoritateamajoritatea tranzactranzacţţiiloriilor organizaorganizaţţieiiei;;integreazăintegrează şişi unificăunifică proceseleprocesele economiceeconomice;;gg şş pp ;;utilizeazăutilizează o o bazăbază de date de date unică unică la la nivelulnivelulorganizatieiorganizatiei, , înîn care care dateledatele suntsunt introduseintroduse o o singurăsingură datădată;;permit permit accesulaccesul la date la date înîn timptimp real;real;oferăoferă suportsuport multivalutămultivalută şişi multilingmultilingvisticvistic;;suntsunt adaptateadaptate specificuluispecificului datdat de de ramurramurăă înîn care care opereazăoperează((dif itdif it ii i d t i li d t i l i iii ii tt bă ibă i tt ))((diferitediferite ramuriramuri industrialeindustriale, , serviciiservicii, , comertcomert, , băncibănci etc.etc.););permit permit realizarearealizarea de de adaptăriadaptări fărăfără interventiainterventiaprogramatorilorprogramatorilor..



Soluţii ERPMarii furnizori de soluţii ERP sunt:

Baan - Invensys (Marea Britanie)Oracle (SUA)People-Soft (SUA)SAP (Germania)J.D.Edwards (SUA)(supranumiţi - grupul BOPSE)


Soluţii ERPO configuratie de start-up ‘cost effective’ poate pornide la un server de baze de date gratuit (Microsoft SQL Server 2005 Express Edition), instalat pe un sistem de operare non-server (Windows XP/Vista/7) sau pe unoperare non-server (Windows XP/Vista/7) sau pe un sistem server low cost (Windows 2003 Server Web Edition), un server de aplicatie SeniorERP si un numardorit de clienti SeniorERP, care comunica eficient cu serverul de aplicatie utilizand Windows Communication Foundation.

Configurarile initiale ale aplicatiei vor favoriza o operare simpla, orientata pe documente, urmand ca pemasura expansiunii economice a companiei si in urmacresterii nevoii de control, sa se treaca la o configurarebazata pe procese si fluxuri.



Soluţii ERPPe piaţa românească de ERP, cele mai utilizate soluţii:

SAP , cu aplicaţia R/3 System;, p ţ y ;Oracle, cu Oracle Applications;BaaN , cu BaaN IV;QAD, cu MFG/PRO;Scala Business Solution, cu ScalaScala Business Solution, cu Scala


Cum afectează ERP clienţii?

ReducereaReducerea erorilorerorilor înîn lanţullanţul comandăcomandă--facturarefacturare--livrarelivrare;;ReducereaReducerea timpilortimpilor de de aşteptareaşteptare;;CreştereaCreşterea calităţiicalităţii;;I l dI l d li t l ili t l i îî (E t t)(E t t)IncludereaIncluderea clientuluiclientului înîn procesproces (Extranet)(Extranet)



Cât costă o soluţie ERP?ÎntreÎntre 400.000 Euro 400.000 Euro şişi 300 300 milioanemilioane Euro Euro (conform (conform

unuiunui studiustudiu Meta Group)Meta Group), în funcţie de:, în funcţie de:

mărimeamărimea firmeifirmei;;specificulspecificul de de activitateactivitate;;gradulgradul de de dispersaredispersare geograficăgeografică;;infrastructurainfrastructura tehnologicătehnologicăinfrastructurainfrastructura tehnologicătehnologică

⇒⇒ ERP ERP esteeste scumpscump pentrupentru oriceorice tip de tip de afacereafacere


SISTEME INTEGRATEDE FABRICAŢIAFabricaţie digitalăFabricaţie digitală

Integrated Manufacturing Systems (CIM)

Digital Factory


Structura ierarhizată CIM – Digital Factory

SiFAC_2011 UT Iasi prof. E.Carata 233


MES- Manufacturing Execution SystemSistemul de pregătire şi realizare asistată a fabricaţiei


CNCPLC- Programmable Logic ControllerSCADA- supervisory control and data acquisition


PLM – Product Lifecycle management (Management ciclu creare-exploatare produs)


Structura ierarhizată CIMManagementul colaborativ pentru producţie

(CPM- Collaborative Production Management)


CRM – Customer relationship managementSRM – Supplier relationship management


Structura ierarhizată CIM – Digital FactoryIerarhie fucţională (ISO 62264)


ISA- Instrumentation,Systems, and Automation Society

Structura ierarhizată CIM – Digital FactoryIerarhie fucţională (NAMUR –NE59)


NAMUR (International User Association of Automation Technology in Process Industries) fondată in Leverkusen, Germania, in 1949



Structura de bază a Managementului de proces


Interfaţa om-maşină human-machine interface (HMI)

Structura ierarhizată CIM- Digital FactoryIerarhie structurală (ISO 62264)



Structura ierarhizată CIM- Digital FactoryManagement de produs


Management date în fabriacaţia digitală


PDM – Product Data management (Management date produs)FDM – Factory Data Management (Management date de fabricaţie)


Management date în fabricaţia digitală


PLM – Product Lifecycle management (Management ciclu creare-exploatare produs)PDM – Product Data Management (Management date produs)

Structura ierarhizată CIM- Digital FactoryNecesitate implementare MES


SFF Curs07 2012 Final

Documents

Transcript of SFF Curs07 2012 Final