自动化车床管理的策略.doc

自动化车床管理的策略摘要1、 问题提出1.1 问题背景自动化机床行业是国际公认的基本装备制造业，是国民经的脊柱产业。而其中数控技术的应用不但给传统制造业带来革命性的变化使制造业成为工业化的象征，而且随着数控技的不断发展和应用领域的扩大。国内机床企业大力实施技术创新，在产品结构调整上取得了较大进展。为适应市场需求变化，许多机床企业压缩了低档、普通产品生产，加快经济型数控机床升级换代步伐，着力发展中高档数控机床及生产线等。在工业生产中，自动化车床刀具的检测与磨损是比较常见的问题，如何检测、何时更换刀具将直接影响生产成本。1.2 问题重述一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%。工序出现故障是完全随机的, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如附表。现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。 已知生产工序的费用参数如下： 故障时产出的零件损失费用 f=200元/件； 进行检查的费用 t=10元/次； 发现故障进行调节使恢复正常的平均费用 d=3000元/次(包括刀具费)； 未发现故障时更换一把新刀具的费用 k=1000元/次。附:100次刀具故障记录(完成的零件数)45 936262454250958443374881550561245243498264074256570659368092665316448773460842811535938445275525137814743888245388626597758597556496975156289547716094029608856102928374736773586386996345555708441660610624841204476545643392802466875397905816217245315125774964684995446457645583787656667632177153108511.3要解决的问题问题一：假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品, 试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。问题二：如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次。对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略。问题三：在问题二的情况, 可否改进检查方式获得更高的效益。2、 基本假设假设1：假设只考虑一台自动化车床上的一个刀具；假设2：假设刀具定期更换的周期是定期检查的整数倍；假设3：假设工序出现故障是完全随机的, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同；假设4：一旦检查出有不合格零件，就认为工序故障时，而且认为出故障时无论刀具是否出故障，都更换刀具；假设5：若检查出工序出故障，则认为生产的出故障的零件数占一个检查周期中生产的零件个数的一半；假设6：检查所需的费用与出故障时所要的花费无关；假设7：检查时只对相应检查周期中生产的全部零件进行检查；假设8：工序在开始生产零件时或经过检查后恢复生产零件时，3、 符号说明4、 问题分析本题主要研究的是自动化车床在生产过程中刀具的检测与更换问题。分析得题中给出了100次刀具的故障记录(完成的零件数)符合正态分布（分析过程见附录1），因此我们可以建立了一个连续型随机变量模型。题中给出了100次刀具的故障记录(完成的零件数)以及发生故障类型的概率以及故障所造成的损失和排除故障时所需的费用。通过这些已知条件建立数学模型来求解题目中的三个问题。 4.1.1对问题一的分析：问题一所要解决的问题是：在假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品的条件下，设计出效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。此问可分为两种情况讨论：检查时工序正常；检查时工序出故障。在两种情况下分别依据相应的概率求出各个检查周期中损失的费用，并使各个检查周期中产生的损失费用相加，得到总的损失费用。然后通过MATLAB编程求解出使总的损失费用最小情况下的检查间隔和刀具更换策略。4.1.2问题一模型的建立：4.1.3问题一模型的求解：4.1.4问题一结果的分析及验证：5、模型的评价与推广5.1模型的评价：5.2模型的推广：6、参考文献【1】7、附录7.1附录清单附录1：通过MATLAB对题中给出的100次刀具的故障记录的数据分析程序及分析结果。7.2附录正文附录1：通过MATLAB处理题中给出的100次刀具的故障记录的程序：该程序的运行结果：样本均值：muhat=600；样本标准差：sigmahat =195.6436；取置信度=0.95，则样本均值的置信区间为560.9845,639.0155,样本标准差的置信区间为172.6418，228.4192。样本符合的概率分布（正态分布）图像为：检验： ）总体方差未知时，求总体均值的假设检验（T检验法）（取显著性水平=0.05）检验假设：；由于总体的方差未知，则样本方差是总体方差的无偏估计量，可以选择统计量作为检验统计量，T服从t(n-1)分布，这种方法称为T检验法。对于给定的显著性水平=0