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基于車間作業計劃的數據重用技術研究

2018-05-18 07:17:21徐學民李曉閣
鍛壓裝備與制造技術 2018年2期
關鍵詞:特征作業產品

周 旭,徐學民,李曉閣

(中國航空規劃設計研究總院有限公司,北京 100120)

進入21世紀,隨著制造業的市場全球化趨勢的加劇,企業面臨的市場競爭更加劇烈,產品的更新換代速度也急劇加快,企業的生產計劃和產品的生產流程也會隨著產品的更新換代而發生即時的變化。現在企業由于受市場需求變化的影響,訂單驅動生產成為制造業的主生產模式,訂單的完成速度更是決定了一個企業命運的關鍵,而決定一個企業訂單完成情況的一個主要因素就是車間作業計劃。車間作業計劃制定的合理與否直接決定產品的生產進度,從而影響企業訂單的交貨期[1]。

車間生產作業計劃是協調企業日常生產活動的中心環節,它根據企業生產計劃規定的產品品種、數量及大致交貨期要求對每個生產單位(車間、班組、工段等),在每個具體時期(月、旬、班、小時等)內的生產任務做出詳細規定,使年度生產計劃得到落實,是提高車間生產效益的基礎和關鍵[1]。重用(Reuse)可以簡單理解為有選擇的再利用,然而現在的重用大都指軟件的重用,人們對數據方面的重用很少涉獵,數據重用體現了數據的繼承性。本文旨在通過研究車間作業計劃重用的可實施性來探討數據重用技術的可行性。本文將采用零件族和零件制造特征模型的思想,對實例庫中的實例進行分類,有助于提高檢索效率和實例質量。通過過程模型的建立、實例匹配和檢索等方法來實現車間作業計劃的重用。

1 車間作業計劃實例庫中產品族和零件制造特征模型的建立

1.1 實例庫中產品族的建立

本文將采用零件族的思想,對實例庫中的實例進行分類,有助于提高檢索效率和實例質量。產品族是一組具有共同的形狀特征和功能、以一定的市場為目標的產品集合。一個產品集合組成一個產品族,需要滿足一定的條件,如:產品族中的產品需要具有相同的市場定位和客戶群;產品族中產品需要具有相似的產品結構,并可以用通用結構來表述;產品族中的產品葉節點上的零部件具有相似的功能和相同的外部接口關系[4]。產品族的結構如圖1所示,產品族 P 由類零件 P1、P2和 P3組成。(par1,par2),(par1,par3)和(par3)分別是類零件 P1、P2和 P3的變量集,VAL11和VAL12是變量par1的值,S(P1|par1=VAL11,par2=VAL21)是類零件P1的一個實例子集。

圖1 產品族結構

1.2 零件制造特征模型的建立

所謂特征是指對象組中表征和區分某一對象的決定性性質,零件制造特征是對該對象描述區別于其他零件制造過程的特征,零件的制造特征也可以描述為零件的特征。零件特征模型包含了一類零件的特征,基本覆蓋同族或同類零件對象,但要根據實際需要突出主要特征,即研究問題所最為關心的那些特征,而不是對象的全部事物特征。為了與產品族實例特征進行匹配,提高基于實例推理(Case-based reasoning,CBR)檢索效率及實例質量[4],本文主要針對零件加工,根據零件形狀、加工方法和制造資源等對特征進行分類,如圖2所示。

圖2 零件制造特征

本文將零件的制造特征分為形狀特征(SF)、加工方法特征(PF)、材料特征(MF)、精度特征(AF)和制造資源特征(RF)五個方面,其中形狀特征是核心,其他特征都要圍繞著形狀特征進行選擇,也可以認為其他特征是形狀特征的子屬性或者是為了實現這種特征形狀的制約因素。形狀特征是指零件上的一組相互關聯的幾何元素的集合,幾何元素的形狀和拓撲關系滿足一定工藝過程,能夠形成零件的特征形狀。加工方法特征是另一個重要特征,其表示針對形狀特征并考慮材料特征和精度特征所能夠采用的工藝方法、切削刀具和加工設備等。一個制造特征對應于一種確定的工藝過程,這兩個要素共同形成對制造特征的結構和工程語義的描述。制造特征FM可以表示為 FM=(SF,PF,MF,AF,RF)。一個零件從毛坯到成品的過程需要加工許多形狀特征,零件就是多個形狀特征的組合體,而車間作業計劃的制定就是為了加工這些特征形狀,因此車間作業計劃可以表示為這些特征形狀參數的函數

對于標準化系列化的零件族,一個零件特征模型可以用來描述一族零件,零件制造特征值與零件加工之間存在著對應關系,因此,可以采用零件制造的特征數值來進行基于CBR的零件加工作業計劃的制定。同樣,零件的制造特征數值也能夠反映出零件之間的相似程度,利用制造特征數值來進行零件相似性的計算,以此作為選擇相似實例零件的匹配與檢索依據。

2 車間作業計劃制定過程模型及相似性計算

2.1 車間作業計劃制定過程模型的建立

由于車間作業計劃的數據具有重用性,因此,可以采用相似實例零件的車間作業計劃來推算產品族中新零件的加工作業計劃。車間作業計劃的重用性主要是由其相似性所決定的。從機械加工角度出發,零件的相似性主要包括零件特征相似性和制造資源相似性。零件結構特征的相似性在零件族中,盡管其幾何尺寸、重量以及細部結構等不盡相同,但是其總體結構特征具有很強的相似性。零件結構的相似性帶來工藝的相似性,工藝的相似性帶來加工作業計劃的相似性;零件的制造資源主要是指加工設備以及技術工人等。對于多數制造企業而言,加工設備通常更新周期比較長,上崗技術工人的技術水平也比較穩定,因此,制造資源就具有相似性。制造企業車間作業計劃的派工都是直接派給加工設備或者加工人員,從而制造資源的相似性帶來派工的相似性最終帶來車間作業計劃的相似性。

圖3 作業計劃制定過程模型

圖3為基于CBR的車間作業計劃制定的過程模型。為了對車間作業計劃進行快速制定,首先需要進行新零件的分析,判斷是否存在該零件加工作業計劃的模板,存在的話就直接調用該模板生成作業計劃;不存在就繼續分析零件從毛坯到成品的所有制造活動的作業計劃及其影響因素。在此基礎上,用與制定車間作業計劃相關的主要零件制造特征構建信息模型以零件信息模型的特性數據為依據,確定匹配規則,進行相似實例檢索,用來確定車間作業計劃制定的參考實例,根據新零件的特征信息以及制造資源信息對參考實例進行修正,從而確定新的車間作業計劃,并將新實例進行零件族劃分保存到實例庫中。

2.2 實例匹配

在產品族建立之后我們還要針對每一個產品族建立一個與之相對應的產品族實例特征參數集合,用于描述該產品族實例所具有的公共特征,即問題描述的表達。產品族實例特征參數類主要用來描述本產品族實例所擁有的相似或相同功能、結構、技術水平等,表明該產品族中的產品變量所適用的范圍。本文將產品族實例特征參數分為功能特征參數、結構特征參數和性能特征參數。另外,將客戶需求特征參數分為功能需求特征參數(Fr)、技術需求特征參數(Tr)、結構需求特征(加工特征)參數(Sr)和復合需求特征參數(Cr)。通過客戶需求特征參數與產品族實例特征參數的匹配,確定該產品族實例能否滿足客戶需求。若能滿足客戶需求,則進入到下一步實例檢索當中;若不能滿足,則重新在新的產品族實例中進行匹配或與客戶溝通修改相關需求,以免在相似實例檢索中直接進行復雜的實例檢索而影響檢索效率和實例質量。具體如圖4所示。

圖4 零件實例匹配

2.3 實例相似檢索

式(2)與式(3)主要用于計算實例的形狀特征相似度,然而位置特征的相似度也是零件與實例相似度的一個重要因素。對于同類型的形狀特征,其位置相似是指特征的位置參數約束一一對應.計算特征的位置相似度可以判斷特征位置的相似程度。設兩個類型相同的形狀特征A和B,它們的位置相似度是特征基點位置相似度和特征旋轉角相似度的乘積,即:

式(4)中的Sc(AB)和Sa(AB)采用式(5)計算,其相似函數為式(6),在式(5)中wi為第i個參數的權重系數,其取值一般要根據工程實際經驗和領域專家的知識。

3 作業計劃重用實例

圖5 作業計劃重用實例

根據圖3所示的流程,在進行作業計劃重用的時候首先判斷是否生產過該零件,如果生產過直接點擊圖5a中的“調用模板信息”按鈕,直接顯示該零件以前的作業計劃信息;如果沒有生產過該零件則點擊圖5a中的“實例匹配”按鈕,即可顯示圖5b所示內容,根據零件特征信息對產品進行產品族劃分,采用產品族實例特征參數與客戶需求的零件特征參數進行匹配,從而進行相似零件實例的檢索。圖5c所示的是產品族中零件的工序信息,點擊“作業計劃模板”顯示圖5d所示的具體實例的車間作業計劃,根據實例與新任務的相似度選擇“零件級”重用或“工序級”重用,最后根據車間實際生產以及產品要求在甘特圖上進行手工調整,如圖5e所示。

4 結語

為實現車間作業計劃數據的重用,縮短訂單交付周期,本文首先根據生產實際情況,建立基于CBR的產品族模型和零件制造特征模型;其次,針對制造資源的相似性與否給出了基于數據重用的車間作業計劃制定的過程模型以及相似零件的實例匹配和檢索算法;最后,結合上述模型和算法分析車間作業數據重用的可行性。

參考文獻:

[1] 丁明磊,劉炳鐮.生產模式演進動因及其對我國制造業企業的啟示[J].閱江學刊,2009,(1):51-55.

[2] 黃學文.制造執行系統(MES)的研究和應用[D].大連:大連理工大學,2003.

[3] MESA International.MES Explained:A High Level Vision,MESA International White Paper Number6,1997.

[4] 馮 韜,等.面向大規模定制的產品結構與配置管理[J].計算機集成制造系統(CIMS),2003,9(3):126-129.

[5] 劉軼茜,楊家明.基于實例推理的智能服裝圖形設計系統[J].中國圖象圖形學報,2003,8(特刊):736-739.

[6] FINNIE G,SUN Z H.R5 model for case-based reasoning[J].Knowledge-Based Systems,2003,16:59-65.

[7] 柳少軍,秦作睿,韓崇昭,等.基于實例的決策支持及其實現[J].系統工程理論與實踐.1996,(2).

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