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论智能制造生产方式的质量保证模式
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/7/31 7:47:42  

摘要:随着智能制造的快速发展,大批量生产方式逐渐向单件小批的生产方式转变。在智能制造生产方式下,传统的统计质量控制理论和质量保证模式难以有效保证单件小批生产的产品质量。随着工业大数据和机器学习技术的发展,提出了基于质量预测的单件小批制造和装配过程的质量保证模式,在对智能制造设备加工过程进行质量预测的基础上,通过加工设备选择和加工组合优化,保证产品的加工质量和装配质量满足设计质量要求。

关键词:智能制造;单件小批生产;质量预测;

1引言

随着信息化与工业化深度融合引发的第三次工业革命,全球制造业正在经历以德国“工业4.0”战略为代表的“再工业化”和全球生产网络重构的激烈竞争。中国制造业虽已是世界第一,但产品仍以初级制造品为主,产品质量总体水平较低,依赖于人力和资源带来的价格优势,国际市场竞争力不强,与发达国家相比还处于产业价值链的低端。在全球迅猛发展的以智能制造为核心的智能制造生产方式为中国制造业产业升级、实现跨越式发展提供了契机的大背景下,中国制定了以智能制造装备为核心的“中国制造2025”规划。以数字化、网络化、智能化的特征的智能制造是一种融合先进制造技术和网络信息技术的先进生产方式。生产方式的变革能够极大地促进产业升级与经济发展。以“工业4.0”为代表的将信息技术与制造技术相互融合的智能制造生产方式,将导致新的商业模式、管理模式、企业组织模式以及人才需求的巨大变化。由于智能制造生产方式与传统的大批量生产方式存在巨大差异,导致现有的质量管理理论越来越难以适应生产方式的变革。智能制造的相关研究大多聚焦在技术层面,如CPS系统、智能加工装备等,在实现智能制造生产方式,特别是在质量管理模式和方法的领域研究较少。

2智能制造的生产方式变革

智能制造是一种具有智能化、网络化、服务化的分布式制造系统,以智能制造系统为核心,链接着企业、设备和顾客的智能“供应链系统”。智能制造系统是基于信息物理系统的自组织网络,根据客户需求的实现过程进行动态配置,与生产资源(设备、机器人、运输、仓储等)一起形成高度柔性的循环网络。通过信息物理系统(CPS)对生产过程进行优化,通过顾客与网络制造设备的实时连通实现产品和服务定制化,通过智能监控系统保证质量稳定。

智能制造在生产组织方式和质量控制等方式上不同于传统的生产方式,在批量上呈现单件小批的加工特征,是典型的用户定制化生产方式。所谓单件小批生产方式,是指订单数量很少或者只有一件,可以满足用户个性化和多样化的需求。单件小批生产过程的质量控制与大批量生产方式存在巨大的差异。零件加工过程和产品装配过程是产品制造过程的两个重要阶段,是产品质量形成的关键。单件小批生产的质量保证模式可以分为单件小批制造过程质量保证和单件小批装配过程的质量保证。

3单件小批加工过程的质量保证模式

加工过程的质量特性是加工过程固有的满足设计过程质量特性的各种尺寸、形状、位置误差和表面质量等一系列指标或参数集。在产品的加工环节,众多因素共同影响着产品的质量特性。根据来源的不同,将影响加工过程质量特性的因素可分为“人”、“机”、“料”、“法”、“环”和“测”(5M1E)六大类。

“人”一般指操作人员或管理人员的综合素养,比如技术水平、质量素质、熟练程度、身心素质、文化修养等。

“机”指生产加工过程所用到的各种机械设备、工装设备、电气设备以及一些其他的辅助设备等。

“料”主要指代材料的主要成分、化学性能和物理性能等。材料是设备作用的对象,同样会影响到输出的产品质量特性。

“法”包括加工方法、操作流程、加工工艺等多方面,但主要指工艺方法,包括工艺流程的设计和安排、工艺顺序、工艺装备的选择、加工参数的选择等。

“测”是指在产品加工过程中,许多质量特性都是经过测量仪器、测量方法、测量规章定量化处理的,这些都会影响产品特性的输出。

“环”主要指生产现场或工作地的温度、湿度、照明度、噪音干扰、振动、清洁条件。

一般来说,产品越复杂,所需的加工工序也随之增多,加工系统就会越复杂,影响加工系统稳定性的因素也会更多,产品质量保证难度也会随着变大。对于大批量生产过程,可以采用统计过程控制(SPC)方法进行质量控制。但是,在单件小批加工过程中,由于加工的零件或产品批量较少,难以通过SPC判断生产过程的影响要素是否受控,过程是否处于稳态,无法预测加工过程的质量。因此,对单件小批生产过程进行有效的质量控制一直是难点。

在单件小批产品的加工过程中,由于批量较小,基于材料和加工成本的考虑,无法通过试生产来确定加工过程质量。为了保证一次生产就能符合设计质量要求,需要根据设备加工状态、环境等参数等预测零件的加工质量特性,在机械行业也被称为“加工质量预报”。但是,单件小批零件或产品的加工过程又具有多因素、多响应、高耦合性和非线性等特点,导致加工过程质量预测非常困难和不准确。

随着智能制造技术的快速发展,加工设备或过程实现了智能化和网络化。高精度定制产品的零件加工普遍采用自动化的数控加工设备。这些数控设备拥有由嵌入式计算机和众多的传感器构成制造执行系统(MES)。通过MES能够记录加工过程中设备所有资源(人、设备、物料、环境、客户需求等)的状态信息和零件的加工质量特性等数据。同时,基于“云制造”的网络化分布式制造系统实现了智能加工设备所加工的零件和产品质量及其原材料、加工过程、工艺参数等数据的存储和共享,从而形成了工业大数据。对这些大数据进行处理分析为产品或零件的加工过程质量预测提供了可能。

对于任何加工设备输出来说,一定隐含着某种共性加工特征或规律。可以从其历史加工的零件或产品的加工数据中发现和识别这些隐含特征,从而能够预测加工设备生产的零件或产品的加工质量。通过利用“云制造”网络中的工业大数据进行有效分析和过程质量预测,构建制造网络中的智能加工设备的加工过程质量预测模型。在加工过程质量预测的基础上,可以选择合适的自动化智能加工设备满足产品或零件的设计质量要求。这为单件小批生产方式的质量保证问题提供了解决思路。当有单件小批零件或产品的加工需求时,通过“云制造”网络可以对备选智能加工设备的加工质量进行预测,选择适当的设备进行零件或产品的实际加工。而人工智能技术的发展为这种模式提供了可能。

4单件小批装配过程的质量保证模式

大多数产品是通过装配形成的,特别是精密机电产品的性能更是取决于配合件(Matchingparts)的装配质量。受加工设备状态和环境参数的影响,这些用于配合的零件加工质量特性值与设计目标值必然存在一定偏差。因此,实际生产中是通过设定质量特性的公差实现装配“互换性”。在实际生产中,采用完全互换法装配,加工成本过高,而修配法和调整装配法在适用性和经济性等方面有很大局限性。对于单件小批定制产品的生产,由于设备、材料、加工等成本都很高,零件加工和装配必须一次完成并满足顾客的质量要求,无法采用“试制”或者“分组选配”来进行。传统的装配质量精度保证,大多采用提高单个配对零件质量,即通过提高质量控制水平,减少与设计目标值的偏差来实现的。这种方式导致了单件小批产品生产的质量成本非常高。

单件和小批产品装配过程中,配合的零件通常来自于不同的加工设备。在分布式“云制造”网络中,每一个配合件能够由多个智能加工设备进行加工,不同加工设备的加工过程质量会存在差异。为实现装配质量最优,可以对配对零件加工过程资源进行优化。通过配对零件加工设备的优化组合,就需要对配对零件的加工过程质量进行预测,从而保证装配质量最优。在不同智能加工设备的配合零件的加工质量预测的基础上,可以选择两个适当的加工设备组合进行配合件加工,实现配合件的装配质量最优。通过对配对零件尺寸的组合优化保证装配质量,而不需要两个零件加工质量都最优,实现了以最低的加工成本满足顾客对单件小批产品装配的质量要求。

5结语

随着智能制造生产方式的发展和顾客对产品个性化需求增加,单件小批量生产模式逐步代替过去大批量生产模式。然而,传统的大批量生产方式下的统计质量控制的质量管理模式难以达到有效的质量控制。在智能制造生产模式中,智能化和网络化是智能制造生产方式的重要特征。智能制造生产系统能够基于CPS,根据客户需求的自主对产品生产过程进行动态资源配置。网络化的生产设备的运行过程实现数字化、透明化,推动了质量保证模式向智能预测型发展。上述提出的基于人工智能质量预测的单件小批制造和装配过程的质量保证模式是对现有质量控制的基本理论,而且随着人工智能技术的快速发展,机器学习的方法已经逐渐被运用于过程质量预测,提供了众多的解决方案。通过数据共享实现单件小批产品装配质量的方式将更具有实用性,因此,这种质量保证模式将会被广泛地运用于智能制造生产方式的质量管理活动中。

参考文献

[1]张曙.中国制造企业如何迈向工业4.0[J].机械设计与制造工程,2014(12):1-5.

[2]余忠华,吴昭同.面向小批量制造过程的质量控制方法研究[J].机械工学报,2001(08):60-64.

[3]张根保,冉琰.基于模糊物元的小批量生产典型工序能力分析[J].机械工程学报,2015,51(23):116-122.

[4]张炎亮,胡琳琳.基于GMC(1,n)模型的多品种、小批量产品质量预测方法研究[J].机床与液压,2013(2):70-73.

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