книги из ГПНТБ / Зак И.С. Автоматизация процессов сборки швейных изделий (основы построения оптимального ряда полуавтоматов)

используется указанный источник информации, показано выполнение вытачки по надсечкам 2.

3. Источником информации является лекало или шаблон. При­ мером строчки, при выполнении которой конфигурация контура за­ дается шаблоном, является отделочная строчка на гульфике брюк.

4.Источником информации является линия шва, выполненного ранее. Как пример операции можно назвать расстрачивание шва 4.

5.Прочие формы представления информации.

Т и п р а б о ч е г о п р о ц е с с а (свойство о). Тип рабочего процесса будем различать в зависимости от способа переплетения ни­ ток в стежке, числа игл, наличия или отсутствия устройств для об­ резки края. Возможные значения свойства о названы в табл. II. 1.

Рис. II.6. Основные формы представления информации о конфигурации контура:

1 — край пакета полуфабрикатов: 2 — надсечки: 3 — шаблон; 4 — линия шва,

выполненного ранее.

Двойной линией обозначен контур, по которому требуется выполнить сборку

В зависимости от роли, выполняемой в процессе построения опти­ мального ряда полуавтоматов, свойства сборочных операций, выде­ ленные выше, разобьем на две группы .

1.Значения свойств а, б, в, г, д, р определяют области отправле­ ния соответствий, на основе которых осуществляется выбор элементов, относящихся к базовой части конструкций полуавтоматов.

2.Значения остальных свойств определяют затраты времени на выполнение операций, а также влияют на выбор приспособлений, рабочих головок, устройств для съема и установки, которые ниже ха­ рактеризуются как элементы, используемые для наладки базовых конструкций полуавтоматов применительно к условиям выполнения конкретных операций, или, как показано в главе III, связаны корре­ ляционными связями со значениями свойств первой группы.

Всвязи с этим в дальнейшем при описании функции спроса огра­ ничимся указанием значений свойств а, б, в, г, д, р.

Значения остальных свойств будем принимать во внимание при определении затрат времени и стоимости выполнения операций.

Процесс сборки швейного изделия средней сложности склады­ вается из 50—100 операций. Номенклатура швейных изделий насчи­ тывает более 300 наименований, куда входят как форменные изделия, выпускаемые по одной модели, так и изделия бытового назначения, выпускаемые по 500 и более моделям. Кроме того, каждое изделие выпускается в 20—30 размеро-ростовочных вариациях.

42

Совокупность сборочных операций, выполняемых при изготовле­ нии всей номенклатуры швейных изделий, выше условились называть

Для изучения свойств генеральной совокупности применим выбо­ рочный метод, который позволяет установить характеристики гене­ ральной совокупности путем изучения части элементов, отобранных из генеральной совокупности таким образом, чтобы выборка доста­ точно хорошо отражала характерные черты генеральной совокупно­ сти (представительная выборка).

Построение представительной выборки будем производить способом типического отбора [34], согласно которому генеральная совокупность разбивается на группы на основе распределения некоторых призна­ ков, значения которых известны заранее. Затем из каждой группы делается случайная выборка, пропорциональная числу элементов в группе. Этот способ построения выборки иногда называют также пропорциональной послойной случайной выборкой [35].

Типический отбор тем более эффективен, чем больше неравномер­ ность распределения значений свойств по группам [34]. Группировку целесообразно произвести по таким признакам, значения которых тесно связаны со значениями исследуемых свойств. Ниже в качестве таких признаков рассматриваются тип волокна и материала, из кото­ рого изготовлено швейное изделие, а также назначение изделия.

Путем выделения характерных сочетаний этих признаков вся но­ менклатура швейных изделий разбита на 11 групп; наименования групп и изделий — представителей групп названы в табл. III. 1.

При типическом отборе необходимо из каждой группы сделать вы­ борку, численность которой прямо пропорциональна числу элементов, насчитываемых этой группой в генеральной совокупности. Пусть 1, 2, . . . , т, . . . , т* — индексы групп, на которые разбита генераль­

п „ = г„п.

*т 'т

Определение средней затраты времени по каждой из 11 групп, вы­ деленных при построении представительной выборки, показало, что при принятом объеме выборки средняя затрата времени в пределах групп колеблется на ± 6%.

Следовательно, суммарная затрата времени на выполнение доста­ точно большого числа случайно отобранных операций прямо пропор-

43

44

ной совокупности сборочных операций, выполняется в последователь­ ности, приведенной на рис. II.7.

Формализация описания операций осуществляется путем указа­ ния определенных значений свойств а, б, в . . . , с, т из числа возмож­ ных значений, выделенных в табл. II. 1. Первоисточниками для опре­ деления значений свойств а, в, д, з, и, л, о, п, р, с, т служат лекала швейных изделий и технологическая последовательность сборки.

Для определения значения свойства к необходимы информация о порядке запуска кроя на поток и схема разделения труда на потоке.

Для определения значения свойства г необходимы данные о рабо­ тах, выполняемых на том или ином рабочем месте в течение года.

Значения свойств б, ж зависят не только от свойств полуфабрика­

бочих головок и приспособлений для закрепления полуфабриката, охарактеризованных в главе IV книги.

Затраты времени на выполнение операций, включенных в выборку, с применением полуавтоматов (tjv) и швейного оборудования неавто­ матического действия (/„.а)» зависят как от свойств, характеризую­ щих модель выхода операции, полуфабрикаты и собственно процесс сборки, так и от свойств процессоров.

Затраты tjv определяются по схеме, рассмотренной выше (П.З). Затраты времени ta a определяются по нормативам затрат времени. Результаты формализации описаний свойств наносятся на карточки.

Последние заполняются на каждую из сборочных операций, на кото­ рые расчленены процессы сборки изделий, включенных в представи­ тельную выборку. Кроме значений дескрипторов и величин, которыми описываются значения свойств, на карточки наносятся эскизы конту­ ров и схемы швов.

Пример заполнения карточки приведен на рис. II.8.

Данные, помещенные на карточках, позволяют дать формализо­ ванное описание операций, включенных в выборку.

Дальнейшее изучение свойств совокупности операций осущест­ вляется методами математической статистики.

Свойства а, б, в, г, д, р могут встречаться в 4500сочетаниях. Для сокращения числа сочетаний, подлежащих просмотру, массив инфор­ мации целесообразно представить в виде дерева, т. е. направленного графа, в котором есть один и только один узел, называемый корнем, причем для любого узла существует один и только один путь, начи­ нающийся с корня и кончающийся этим узлом [36]. Отрезки прямых, исходящие из корня, принято называть ветвями первого ранга, от­ резки, примыкающие к ветвям первого ранга — ветвями второго ранга и т. д. Около каждой ветви будем отмечать частость появления соответствующего сочетания дескрипторов. Если какая-нибудь ветвь высшего ранга имеет нулевую частость, например qa6 = 0 , то все

следующие за ней ветви более низкого ранга тоже будут иметь нуле­ вую частость (если qa6 = 0 , то заведомо и q0i6illi = 0).

45

Построение дерева массива позволяет резко сократить количество вариантов, подлежащих просмотру; в то же время гарантируется, что ни один вариант, встречающийся с частостью, не равной нулю, не будет отброшен.

При построении дерева такие сочетания значений свойств, которые при выборе элементов из множества R ведут к выбору одних и тех же вариантов полуавтоматов, условимся объединять.

Изделие Операция

Пальто мужское Обтачивание клапана демисезонное

а

Рис. II.8. Карточка с указанием свойств сборочной операции:

а — лицевая сторона; б — оборотная сторона

Сочетания дескрипторов, подлежащих объединению, выделены на основе следующих положений.

1. Направление нормали к прямолинейному контуру остается не­ изменным вдоль всего контура. В таких условиях ориентация рабочей головки относительно нормали осуществляется без применения спе­ циальных кинематических цепей. Сочетания в2бъ в2б2 и в2б3 являются идентичными. Условимся, что

вф\ = в2б2 — в2б3= в2б\—з*

46

2. При построении множества устройств для рабочих перемещений (глава IV) установлено, что для выполнения операций с описанием в3, бг, д1>3 и в3б2д1)3 могут применяться одни и те же средства.

В общем случае для выполнения операций с описаниями вфг и вьб3также найдут применение одни и те же полуавтоматы. Условимся,

что в3б\дii3 = в3б2дьз —e36li2dli3;

6562 = вфз = #5^2,3•

3. При б2 (прямолинейный контур) свойство г не оказывает влия­ ния на выбор носителей информации.

Расчеты приведенных затрат на выполнение операций с примене­ нием полуавтоматов, оснащенных различными типами носителей ин­ формации (глава IV), показали, что при г г и г2 находят применение системы прямого действия; при г3 . возможно использование систем с серводействием и комбинированных. Сформулированные выше ус­ ловия представим в виде следующих выражений:

в2г1— в2г2 — в2г3— e2Si—з>

в3,ъг1— в3,5^2 — ^3,5^1,2*

По мере снижения цен на системы управления, действующие с уси­ лением сигнала, возможно расширение области применения таких систем управления на операции с описанием г2. В связи с этим пол­

произвольной конфигурации, расположенный неэквидистантно краю пакета полуфабрикатов) затруднено использование устройств для ра­ бочих перемещений, выполненных на основе механизмов центроидного типа. Такие устройства, как показано в главе IV, являются наи­

влияние на выбор элементов конструкции полуавтомата оказывает расположение начальной и конечной точек контура, которое опреде­ ляет выбор типа системы управления и устройства для съема полуфа­ брикатов.

Для предотвращения излишней детализации описаний условимся,

что

eaPi — вьРг = ebPi,2<

вьРз —вьРь — въРзА\

eiPi = бгРз —вгР1,з>

вчРз —в2р4 — вгР2,4>

в3р1 = в3р3 — взР1,3’

63Р2 — e3pi — ®3р2,4-

Для выделения области применения центроидных механизмов кон­ туры а3вь сначала классифицируем по значениям свойства р, затем по значениям свойств б, г, д.

47

В результате построения дерева массива информации выделяются

операции со свойствами у,- встречаются в генеральной совокупности. Для определения доверительных интервалов и доверительных ве­

роятностей, с которыми значения q-t отражают значения qjt генераль­ ную совокупность сборочных операций представим посредством урновой модели, в которой содержатся предметы двух типов. Число пред­ метов первого типа соответствуют числу операций, свойства которых

где п — число опытов, в данном случае число операций, включенных в выборку, то распределение значений частости qjt с которой пред­ меты, описываемые yjt встречаются при многократных выборках из

Дисперсия S x величины х для выборочной совокупности в целом составит:

Sx = SiTi-f-S2r2-[-. . • + S mrm+ . . . + S m*rm*.

48

Среднеквадратическое отклонение oq. величины qj от вероятности qj после п повторных выборок из урны можно определить из выражения

В настоящей работе рассматриваются выборки достаточно боль­ шого объема, что гарантирует выполнение условий (II.8). Задавшись

Основываясь на рассмотренной выше урновой модели, определим количество п операций, которые должны входить в представительную выборку, чтобы гарантировать получение заданного доверительногб интервала при заданной доверительной вероятности.

Так как заранее частости ql_ m и дисперсии S m отдельных групп, выделенных при построении типической выборки, неизвестны, расчет величины п будем вести, считая выборку случайной. Определенный при этом объем выборки будет несколько завышен.

Объем выборки будем определять, исходя из доверительной вероят­ ности 0,87, которой соответствует доверительный интервал +1,5130,,. 137]. '

Пусть доверительный интервал составляет 0,3 qjt Тогда, прирав­ няв 1,5 aq. = 0,3 qjt значение п определим из выражения

определен доверительный интервал. Чем меньше qit тем больше объем выборки. В связи с этим определению объема выборки должен пред­ шествовать предварительный эксперимент, в ходе которого опреде­

Свойства совокупности сборочных операций дополнительно охарак­ теризуем путем построения распределений возможных значений каж­ дого свойства.

Эти распределения необходимы для уточнения множеств возможных значений свойств, а также для формирования гипотез о возможных направлениях усовершенствования свойств операций при построении перспективной функции спроса.

49

Значения частостей q!a, q,-6, . . ., qim, с которыми встречаются

в выборочной совокупности произвольные значения свойств а, б, . . . , т, будем определять из выражений

i—n

2 4 1а)

Анализ информации о свойствах исходной совокупности сборочных операций позволяет установить корреляционные связи и связи типа соответствий между значениями отдельных свойств и сократить на этой основе число независимых свойств, посредством которых осущест­ вляется описание сборочной операции.

Большинство корреляционных уравнений, рассматриваемых в на­ стоящей работе, строится по выборкам малого объема. Для установ­ ления корреляционных связей воспользуемся методикой, изложенной в работе [38].

Значения коэффициентов корреляции, полученные в результате вычислений по данным выборки объема п, примем в качестве оценок для коэффициентов корреляции генеральной совокупности.

Для проведения расчетов, связанных с минимизацией приведенных затрат, функцию спроса будем характеризовать посредством распре­ деления затрат времени на выполнение операций, описываемых одними и теми же значениями свойств б, в, г, д, р по габариту d. Ниже распре­

50

Частости р (dv) выражены в относительных единицах, они опреде­ ляют, какая доля машин от общего количества будет применяться для выполнения операций, где габарит контура лежит в интервале от dv-\ до dv.

Дальнейшая статистическая обработка сводится к выбору теорети­ ческого распределения <p (d) для сглаживания эмпирического распреде­ ления, построенного путем вычисления частостей из выражения (11.11), и определению параметров этого теоретического распределения.

Так как гипотезу о характере распределения cp (d) и его парамет­ рах трудно обосновать теоретически, проверку согласия эмпириче­ ского и теоретического распределений осуществим с помощью кри­ терия %2.

Вычисления, необходимые для определения параметров теоретиче­ ского распределения и проверки согласия эмпирического и теорети­ ческого распределений, будем проводить по методике, изложенной в ра­ боте [38].

Если значения у2 подтверждают гипотезу об отсутствии сущест­ венных различий между сравниваемыми распределениями, то в даль­ нейшем в качестве функции спроса принимается теоретическое рас­ пределение ф (d).

При построении интегральной функции спроса перейдем от отно-

{сительных единиц к абсолютным, определяющим потребное количе­ ство единиц оборудования.

Значения ординат интегральной функции спроса будем определять из выражения:

изделий, включенных в выборку.

Значение /Срез будем определять на основе нормативов на резерв­ ное оборудование. Для вновь разработанных полуавтоматов, по ко­ торым нормативы на резервное оборудование отсутствуют, значение /СРез примем равным среднему значению, определенному по данным,

51