программа для моделирования технологических процессов

Опубликовано в номере: Control Engineering Россия сентябрь 2019 PDF версия При правильном использовании имитационное моделирование может выявлять и устранять риски, максимизировать ценность и способствовать достижению успешных результатов. В статье приведены преимущества применения такого способа при размещении и компоновке производственной линии.

Симуляция, или компьютерное моделирование, может стать весьма мощным инструментом для работы над проектом в целом и позволяет команде специалистов визуализировать многие аспекты производственной линии непосредственно на этапе ее проектирования. Чтобы спланировать новую производственную линию или изменить существующую, необходимо ответить на целый ряд вопросов, включая такие:

  • Что будет производить проектируемая линия?
  • Как быстро она будет работать?
  • Какую эффективность линии можно ожидать?
  • Как это оборудование поместится в конкретном помещении?
  • Если используются конвейеры, то какие ограничения при этом возникают?

Впрочем, последний вопрос содержит множество аспектов: какова пропускная способность конвейера? что происходит с линией во время ее технического обслуживания и сколько времени потребуется для восстановления ее работоспособности? где должны быть размещены буферы, чтобы они функционировали наиболее эффективно? можно ли повторно использовать существующие конвейеры или рабочие узлы?

Технология, предназначенная для визуализации производственной линии и ее воплощения в жизнь до ее непосредственной разработки, стала более доступной, чем когда-либо. Трехмерные PDF-файлы или видео можно просматривать в электронном виде, и многие программы теперь напрямую интегрируются с гарнитурами виртуальной реальности (virtual reality, VR), что позволяет заинтересованным сторонам создать точную интерактивную схему и увидеть компоновку производственной линии.

Такая визуализация помогает каждому лучше понять параметры проекта и быстрее достичь консенсуса по его окончательному виду. Приложения и гарнитуры для смартфонов дополненной реальности (augmented reality, AR) позволяют проецировать трехмерную модель в существующее пространство, обеспечивая еще один вид производственной линии. Статическое или динамическое моделирование показывает помехи и препятствия и предоставляет возможность избежать этих проблем в самом начале проекта (рис. 1).

image

Рис. 1. Моделирование может обеспечить детальную визуализацию линии на уже существующем производственном объекте. Все изображения предоставлены компанией Dennis Group

Еще один способ визуализации, который можно успешно использовать на этапе проектирования, — выделение динамики движения продукта при различных ограничениях. Подобная имитация разрешает пользователю настроить множество параметров работы производственной линии, а именно — скорость обработки продукции оборудованием и скорость конвейера, длину конвейера, расположение отдельного технологического оборудования, режим управления. А самое главное — «увидеть», как система действует при самых разных настройках и вводных. Анимированные симуляции часто выявляют потенциальные проблемы проектирования линий, которые трудно или невозможно распознать при традиционном взгляде на макет линии, а тем более на электронную таблицу.

Симуляция и время

Недавний пример, который подчеркивает важность моделирования, включал технологическое оборудование, которое наполняло четыре коробки одновременно, а затем и также одновременно выталкивало все четыре коробки. Хотя средняя скорость машины составляла 100 коробок/мин, фактическая мгновенная производительность машины составляла либо 0, либо 200 коробок/мин. Если конвейер на выходе машины не работал вдвое быстрее, чем средняя скорость, коробки, если они выходили на конвейерную ленту, возвращались обратно в машину. Это не позволяло машине загружать новые пустые коробки. Работа стопорилась.

На бумаге скорости выглядели правильно, но машина была заблокирована. Имитационная модель выявила эту проблему на этапе проектирования, чтобы ее можно было исправить перед установкой данного оборудования.

Физическое моделирование становится ценным инструментом при попытке понять взаимодействие продукта в режиме реального времени на производственной линии. Разработчики и конструкторы могут видеть, как продукты будут перемещаться на конвейере, и изменять его конструкцию, чтобы сохранить контроль и полное управление процессом обработки продукта.

Компьютерное моделирование может продемонстрировать, как изделия будут скапливаться или застревать в лотке или на накопительном столе. Пример моделирования для замороженных шариков теста (рис. 2) показывает, как в этом случае будет использоваться отвод­ной накопительный буфер.

image

Рис. 2. Физическое моделирование замороженных шариков теста позволяет передать ключевые характеристики продукта в модель

Ранее это можно было сделать с помощью тех или иных догадок, основанных на накопленном методом проб и ошибок опыте (хотя часто это сродни гаданию на кофейной гуще) и, возможно, на основе макета системы автоматизированного проектирования (САПР). Однако динамику теста, катящегося по конвейерной ленте, трудно предсказать, а тем более точно представить. Физическое моделирование естественно требует компьютерного оборудования, на котором можно создавать целевые модели. Впоследствии накопленный опыт и уроки, извлеченные из более мелких моделей, применимы и к более крупным моделям.

Правильный выбор оборудования может сократить расходы

Даже при самой продуманной линии простои оборудования неизбежны. Однако проблема кроется в том, что влияние случайных простоев очень сложно предсказать. Производители, как заказчики, со своей стороны могут не решиться увеличивать число буферов в линии и не соглашаются выполнять отводы для накопления, полагая, что они скрывают проблемы в функционировании линии или поощряют немотивированных операторов к снижению эффективности их труда, что снижает производительность и увеличивает себестоимость продукции. С другой стороны, некоторые буферы не очень влияют на производительность благодаря компоновке оборудования, что в этом случае приводит к ненужным капитальным затратам. Имитация может моделировать разные сценарии и учитывать нормальные и аномальные условия работы, позволяя определить оптимальное количество, расположение и емкость буферов. Это способствует повышению эффективности производственной линии и избавляет от ненужных расходов в виде капитальных затрат (рис. 3).

Рис. 3. Предложенный буфер в строке показывает уровень накопления

Здесь пользователям может помочь еще один важный момент, решаемый путем моделирования, — выбор оптимального варианта управления производственной линией. В начале процесса проектирования, когда не существует программируемого логического контроллера (ПЛК), модель позволяет команде разработчиков рассмотреть те или иные элементы управления. Размещение фотоэлектрического датчика и других сенсоров можно проверить и оптимизировать еще до приобретения оборудования.

Вероятно, наиболее критическое время для использования рассматриваемой симуляции, — когда программа ПЛК уже готова к тестированию. Преимущество здесь в том, что программное обеспечение для моделирования производственной линии может быть подключено непосредственно к ПЛК. Модель передает сигналы в ПЛК от имитируемых датчиков и реагирует на сигналы ПЛК в своих имитированных двигателях. Инженеры по управлению имеют возможность отлаживать средства управления с реалистичной, отзывчивой системой, вместо того чтобы отслеживать код вручную или пытаться использовать человеко-машинный интерфейс (ЧМИ) для визуализации производительности линии. Размещение датчика выполняется в модели с точностью до нескольких дюймов от его оптимального положения в реальной системе.

Программа ЧМИ может быть протестирована вместе с ПЛК с использованием модели, и, поскольку модель управляется ПЛК, нажатие тех или иных кнопок в ЧМИ будет эффективно имитировать производственные сценарии в реальном времени. Поэтому благодаря имитационной модели сроки запуска производственной линии при ее вводе в эксплуатацию значительно сокращаются (рис. 4).

Рис. 4. Имитационная модель и взаимодействие тегов ПЛК помогают выявлять и устранять проблемы на самых ранних этапах процесса проектирования, экономя время и деньги заказчика

Процесс подключения имитационной модели к ПЛК помогает и обучению. Еще до запуска производства новый программист ПЛК или ЧМИ может выявлять ошибки, тестировать новые идеи и приобретать опыт, работая в среде с низким уровнем риска. В свою очередь операторы линий могут практиковаться в их работе и изучать новые программы ПЛК до установки на производстве.

Обнаружение проблем до их проявления

Моделирование имеет и другие косвенные преимущества. Опираясь на базовые знания о динамике линий, программист моделирования может задавать вопросы на ранних этапах процесса проектирования, которые обычно не рассматриваются до более поздних этапов разработки. Соблюдение сроков проектирования является еще одним преимуществом. Слишком часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда линия была спроектирована и установлена, но ограничения приводят к задержке ее запуска и ввода в эксплуатацию до завершения программы ПЛК. Если модель тестируется до того, как она поступит на завод-изготовитель, это поможет быстрее проверить и отладить программу.

Естественно, что моделирование имеет свои пределы. Выходные данные модели настолько же хороши, насколько точны все исходные данные или предположения. Моделирование не исключает вредных привычек оператора (не будем их конкретизировать), плохих материалов или накопления конденсата. Здесь важно вовремя пересмотреть и скорректировать модель, чтобы убедиться, что она отражает и поведение персонала, и возможные ограничения.

ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИфедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»Согласовано_______________________Утверждаю______________________Руководитель ООПпо направлению 220700доц. Зав. кафедрой АТППдоц. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ«МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ»Направление подготовки: 220700 Автоматизация технологических процессов и производствПрофиль подготовки: Автоматизация технологических процессов и производств в МАШИНОСТРОЕНИИКвалификация (степень) выпускника: бакалаврФорма обучения: очнаяСоставители: каф. АТПП доц. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ20121.В  Цели и задачи дисциплины:Цель дисциплины “Моделирование процессов и систем” – изучение теоретических основ и приобретение практических навыков использования вычислительной техники для проверки научных гипотез, анализа функционирования при проектировании, управлении техническими и социальными объектами на основе методов моделирования.Дисциплина предназначена для подготовки студентов-бакалавров по направлению 220700 “Автоматизация технологических процессов и производств”.В результате изучения дисциплины студенты должны:-знать основные методы моделирования систем, современные технические средства и их программное обеспечение для решения задач моделирования;- уметь производить анализ исходной задачи осуществлять оценку необходимости решения задачи методом моделирования, приводить исходную модель к виду, удобному для моделирования, применять известные методы для идентификации математических моделей;-иметь представление о современных тенденциях развития изучаемых технических средств и методов моделированияМесто дисциплины в структуре ООП:Дисциплина “Моделирование процессов и систем ” относится к дисциплинам базовой части профессионального цикла.Для изучения этой дисциплины необходимы:- знания основ высшей и вычислительной математики;- знания информатики;- иметь навыки работы на ПК, уметь использовать современные программные комплексы (Матлаб, МВТУ и др) для решения практических задач, иметь представление и навыки разработки программного обеспечения для решения конкретных задач с использованием языков высокого уровня.Эти знания и умения формируются у студентов в результате изучения следующих дисциплин: «Высшая математика», «Численные методы в задачах автоматизации», «Информационные технологии», «Программирование и алгоритмизация», «Теория автоматического управления», «Технические измерения и приборы», «Технические средства автоматизации», «Микроконтроллеры и микропроцессоры».Материалы дисциплины используются при изучении таких дисциплин, как «Автоматизация технологических процессов (по отраслям)», «Автоматизированные системы управления технологическими процессами (по отраслям)», «Проектирование автоматизированных систем», «Диагностика и надежность автоматизированных систем»,а также при курсовом проектировании и выполнении выпускной квалификационной работы.2.В  Требования к результатам освоения дисциплины:Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:-способен участвовать в мероприятиях по контролю соответствия разрабатываемых проектов и технической документации действующим стандартам, техническим условиям и другим нормативным (ПК14)-способен проводить диагностику состояния и динамики производственных объектов производств с использованием необходимых методов и средств анализа (ПК16)-способен участвовать в разработке математических и физических моделей процессов и производственных объектов (ПК17)В результате изучения дисциплины студенты должны:-знать основные методы моделирования систем, современные технические средства и их программное обеспечение для решения задач моделирования;-уметь производить анализ исходной задачи осуществлять оценку необходимости решения задачи методом моделирования, приводить исходную модель к виду, удобному для моделирования, разрабатывать программы для решения конкретных задач моделирования применять известные методы для идентификации математических моделей;- иметь представление о современных тенденциях развития изучаемых технических средств и методов моделирования.Владеть:·В  современными инструментами моделирования.·В  4. Объем дисциплины и виды учебной работыОбщая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц.Вид учебной работыВсего часовСеместры7Аудиторные занятия (всего)5454В том числе:–Лекции1818Практические занятия (ПЗ)Семинары (С)Лабораторные работы (ЛР)3636Самостоятельная работа (всего)9090В том числе:–Самостоятельное изучение ПК МВТУ при моделировании2020Другие виды самостоятельной работыПодготовка к лабораторным работам2020Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)50Зачет/экзамен (25/25)Общая трудоемкость часзач. ед.144144555. Содержание дисциплины5.1. Содержание разделов дисциплины 5.1.1. Моделирование, основные понятия и определенияРоль и место современных средств вычислительной техники в исследовании физических и социальных процессов, проектировании, управлении социальными и техническими системами. Общая характеристика средств вычислительной техники и других технических средств, применяемых при проектировании и исследовании современных систем. Общая характеристика задач, возникающих при проектировании и управлении современными техническими и социальными системами.Понятие моделирования, модели. Виды моделирования, виды моделей. Классификация моделей. Математическое моделирование, математические модели. Формы представления математических моделей. Структурные схемы и методы их преобразования. Теорема Мейсона. Модели в виде уравнений состояния, векторно-матричные формы представления математических моделей динамики систем. Понятие о моделях случайных возмущений и помех. Связь между различными формами представления математических моделей. Основные понятия теории подобия. Виды подобия.. 5.1.2. Численные методы моделирования динамических системСуть моделирования динамических систем. Численные методы решения дифференциальных уравнений. Явные, неявные методы. Одношаговые, многошаговые методы решения дифференциальных уравнений. Понятие о методах решения «жестких» систем дифференциальных уравнений. Погрешности численных методов решения дифференциальных уравнений. Анализ погрешностей для конкретных методов моделирования. Выбор шага и метода моделирования. Матричные методы решения дифференциальных уравнений, Сравнительная оценка классических и матричных методов.5.1.3. Методы получения математических моделейТребования, предъявляемые к математическим моделям. Теоретические методы получения (идентификации) математических моделей. Экспериментальные и комбинированные методы. Сравнительная характеристика методов идентификации. Применение уравнения Лагранжа для построения математических моделей. Методы параметрической идентификации математических моделей. Оценка параметров модели по переходной функции. Априорный метод моментов. Параметрическая идентификация на основе “адаптивной модели”. Методы идентификации статических моделей, применение методов планирования эксперимента. Математические модели типовых элементов электромеханических систем.Упрощение математических моделей. Цель и методы упрощения. Исключение звеньев. Декомпозиция. Разделение движений.Общая характеристика и особенности методов идентификации при действии случайных возмущений и помех.5.1.4. Особенности моделирования электромеханических системФормы представления исходной модели при цифровом моделировании. Уравнения состояния, как основная форма представления моделей динамических систем. Приведение модели к виду удобному для моделирования. Основные методы численного решения дифференциальных уравнений, применяемых при моделировании. Основные принципы выбора метода и шага моделирования. Особенности выбора метода при наличии разрывных нелинейностей. Моделирование динамики типовых звеньев. Моделирование кусочно-линейных функций и типовых нелинейных звеньев. Моделирование неоднозначных нелинейностей (типа петля гистерезиса). Моделирование линейных и нелинейных многомерных электромеханических систем. Применение матричных методов для моделирования линейных систем и систем, содержащих типовые нелинейности. Примеры постановки эксперимента для исследования типовых промышленных электромеханических систем методом моделирования.Использование методов моделирования при решении задач управления в реальном времени. Прогнозирующие модели, требования к ним.5.1.5. Понятие о статистическом моделированииУчет взаимодействия объекта моделирования со средой. Границы применения детерминированных методов. Основные статистические характеристики физических процессов. Постановка задачи статистического моделирования систем. Методы и алгоритмы моделирования случайных процессов с заданными статистическими характеристиками. Методы обработки результатов моделирования. Особенности полунатурного моделирования систем.5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами№ п/пНаименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин№ № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин456781.Автоматизация технологических процессов+++++2.Автоматизированные системы управления технологических процессов+++++5.3. Разделы дисциплин и виды занятий№ п/пНаименование раздела дисциплиныЛекц.Лаб.зан.Прак-тичес-киеСРСВсе-гочас.1.Моделирование, основные понятия и определения422.Численные методы моделирования динамических систем444163.Методы получения математических моделей42284.Особенности моделирования электромеханических систем466225.Понятие о статистическом моделировании264206. Лабораторный практикум№ п/п№ раздела дисциплиныНаименование лабораторных работТрудо-емкость(час.)1.5.1.1., 5.1.2.Моделирование типовых звеньев и их соединений с использованием языков программирования высокого уровня122.5.1.1.,5.1.4.Моделирование динамики систем с использованием специализиро­ванного программного обеспечения45.1.1., 5.1.2.,5.1.4Моделирование динамики типовых звеньев и их соединений в среде МВТУ43.5.1.3., 5.1.4Моделирование динамики замкнутых линейных систем84.5.1.3.Идентификация динамической модели объекта управления45.1.3Идентификация статической модели объекта управления47. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:а) основная литература:1.В  Тарасик моделирование технических систем. Учебник для вузов. Дизайн Про 20042.В  , , и др. Программный комплекс для исследования динамики и проектирования технических систем // Информационные технологии. 2005.3.В  Ещин систем управления электромеханическими объектами. КузГТУ, Кемерово, 2001.б) дополнительная литература:4. , , и др. Практикум по автоматике. Математическое моделирование систем автоматического регулирования. М.: КолосС, 2004.в) программное обеспечение:Программный комплекс ПК МВТУ. Дистрибутив учебной версии 3.7 с необходимыми компонентами и примерами (полный, бесплатный) можно скачать на сайте МВТУ им. Баумана http://mvtu. power. *****8. Материально-техническое обеспечение дисциплины:Выполнение лабораторных работ по проектированию проводятся в дисплейных классах.Для завершения выполнения работ и оформления отчетов используются компьютеры кафедрального вычислительного центра (аудитория – 6502)9. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:Лабораторные работы выполняются после изучения соответствующих разделов лек­ционного курса и рекомендуемой литературы. При оформле­нии отчетов по лабораторным работам в обязательном порядке должны быть представ­лены ответы на предлагаемые в методических указаниях вопросы.Разработчики:Горный институт доцент кафедры АТПП Эксперты:____________________ ___________________ _________________________(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)____________________ ___________________ _________________________(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)

Подпишитесь на рассылку:

  • Что это такое?
  • Имитационное моделирование экономических систем
  • Идея эффективного высокотехнологичного развития страны на основе модернизации. Анализ и моделирование развития стран мира и России
  • Моделирование системы менеджмента для устойчивого развития организации на основе управления отношениями с заинтересованными сторонами
  • Моделирование конкуренции на региональном рынке сотовой связи
  • Моделирование нефтяных и газовых залежей на основе капиллярно-гравитационной концепции нефтегазонакопления с целью повышения эффективности их разведки и разработки
  • Компьютерное моделирование взаимодействия железнодорожных экипажей и мостов
  • Численное моделирование переходных течений
  • Моделирование стратегии информационной безопасности глобальных субъектов
  • Моделирование тепловых режимов электронной аппаратуры с учетом результатов газогидродинамического анализа
  • Интенсификация рабочих процессов вибрационных измельчителей
  • процесса конденсации инертных газов на поверхности графита и определение плотности потока радона и тепловых нейтронов
  • процесса физического износа как элемент технической экспертизы объектов недвижимости
  • гидрогазодинамических процессов при конденсации паровоздушной смеси в трубе
  • процессов разряда-ионизации серебра на поверхности твердого электрода. Курсовая работа
  • сезонных колебаний температуры воздуха и их влияния на процессы в природных биосистемах
  • процессов деградации МОП – транзисторов, обусловленных воздействием горячих носителей
  • процесса пылеулавливания сухого молока в циклонах распылительных сушильных установках
  • процессов среднесрочного прогнозирования землетрясений в районе Восточного Предкавказья
  • образовательного процесса

Проекты по теме:

Поиск

Вики

Архив

Наука

Бизнес

Право

Рабочие программы

Юриспруденция

ГлавнаяКоллекция “Otherreferats”Производство и технологииМоделирование технологических процессов

Методы планирования эксперимента и корреляционно-регрессивный анализ, методы создания и исследования моделей. Компьютерная информационная модель и совокупность переменных, представленных абстрактными типами данных и сконструированных с требованиями.

Рубрика Производство и технологии
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 01.03.2012
Размер файла 123,4В K

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.Рекомендуем скачать работу.

Принятие решений, касающихся развития, оптимизации или реорганизации производства, обусловлены множеством факторов. Часто довольно трудно заранее оценить потенциальную прибыль или убыток от реализации такого рода решений. Традиционно принятие решений основано на прошлом опыте и интуиции, иногда решения принимаются при помощи Excel-таблиц. Эти подходы рискованны и далеки от современных систем поддержки принятия решений. Одним из наиболее мощных средств для анализа производства является имитационное моделирование. Проведение имитационных экспериментов позволяет оценить влияние изменения различных параметров системы и принять правильное решение.

Имитационное моделирование широко используется в производстве для решения различных проблем от оптимизации промежуточных процессов до стратегического управления. Моделирование позволяет анализировать не только конкретный процесс, но и систему производства в целом, что дает возможность проверить капиталоемкость той или иной стратегии управления. Проведение экспериментов с использованием модели избавляет от необходимости проведения экспериментов в реальной жизни и не мешает работе производства.

image

На официальном сайте Объединенной авиастроительной корпорации опубликован очередной номер корпоративного журнала «Горизонты» №4 (28) 2020 года. В материале Светланы Артемьевой «Ульяновские двойники» сообщается об использовании на ульяновском «Авиастар-СП» концепции цифровых двойников, позволяющей совершенствовать сборочно-технологические процессы серийного производства.

Следите за новостями «Новый оборонный заказ. Стратегии» в Google News, будьте в курсе событий!

Ниже мы приводим полный текст публикации:

Цифровые двойники — это синхронизированные виртуальные модели любых физических объектов или процессов, а также людей и даже сред. Такие двойники отслеживают прошлое их прототипов и позволяют предсказывать их будущее. Использование концепции цифровых двойников на ульяновском «Авиастар-СП» позволяет совершенствовать сборочно-технологические процессы серийного производства.

Улучшение технологических процессов ведется на ульяновском предприятии постоянно, в том числе и с помощью концепции цифровых двойников.

«Цифровое моделирование — один из инструментов, и оно не заменяет работу инженеров и производственных специалистов, но помогает найти и убедиться в правильности решений, — говорит начальник управления инвестиционных проектов «Авиастар-СП» Алексей Пирогов. — При этом формируется опыт, который специалисты используют при решении новых задач и освоении новых изделий авиационной техники».

В 2014 году на территории ульяновского завода «Авиастар-СП» начала свою деятельность базовая кафедра «Цифровые технологии авиационного производства» Ульяновского государственного университета (УлГУ). Вместе с кафедрой была открыта лаборатория виртуального инжиниринга. В настоящее время данной темой занимается магистр Института авиационных технологий и управления, мастер участка агрегатно-сборочного цеха Раиль Булатов, консультантом которого является магистр УлГУ, инженер технолог Владислав Коновалов. Раиль завершает работу над выпускной квалификационной работой магистратуры по теме «Совершенствование сборочно-технологических процессов на базе цифровых двойников изделия в условиях серийного производства».

«Авиастроительное производство традиционно имеет ряд характерных особенностей. Это жесткие самолета, технологической подготовке производства, сертификации производственных процессов, многоуровневость, — комментирует Раиль Булатов. — Авиационное предприятие должно быть конкурентоспособным. Последнее возможно при соблюдении двух условий: непрерывное техническое перевооружение и повышение производительности труда».

imageПрограмма виртуального инжиниринга позволяет визуализировать основные этапы производства, начиная с его основы — разработки модели. Если быть более точными, то процессу изготовления любой детали предшествует этап подготовки производства. Чтобы исключить ошибки и недочеты, выявляемые порой уже по факту, после выпуска детали, производится отработка процесса в виртуальном пространстве. В результате в серийное производство запускается изученный в виртуальности объект, и впоследствии в цехе деталь изготавливается без грубых отклонений.

Целью квалификационной работы Булатова стала визуализация изделия на ранних этапах проектирования в масштабе 1:1. На ее основе проводилась оценка всех вариантов детали или сборки. Затем из всего их многообразия производится выбор наилучшего варианта. При этом осуществляется взаимодействие с изделием в режиме реального времени, а также проверка целесообразности технологических процессов в агрегатносборочном производстве.

Используя возможности системы виртуального инжиниринга, можно выявить недочеты сборки единиц, которые отличаются классностью и повышенными требованиями к поточности. Особенно высокая эффективность от реализации этой программы ожидается на сложных узлах, к которым проблематично подойти, «заглянуть» внутрь. Цифровой двойник позволяет увидеть работу производства заранее—на этапе ее планирования.

«Цифровая копия физического объекта или процесса помогает оптимизировать эффективность работы предприятия, — поясняет научный руководитель Раиля Булатова, инженер-технолог «Авиастар-СП» Анастасия Кошкина. — Концепция «цифрового двойника» призвана помочь предприятию быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее, предсказывать их результаты и производить более качественные продукты».

Улучшение всех перечисленных процессов не потребует никаких материальных затрат. Единственные затраты — трудовые, поскольку нужно будет внести коррективы в техпроцесс. Таким образом, среди очевидных плюсов реализации решений программы — не только минимизация рисков дефектов, но и снижение себестоимости изделий, потерь рабочего времени, материала, сокращение времени вывода продукта на рынок.

Одной из возможностей программы является оптимизация операций с точки зрения эргономики, то есть нагрузки на определенные группы мышц рабочих.

«Манекен соответствует реальным возможностям человека, программа показывает недоступные зоны для рук, а красный цвет сигнализирует напряжение в мышцах, — рассказывает начальник управления инвестиционных проектов «Авиастар-СП» Алексей Пирогов. — Таким образом, технолог может избежать ошибок при написании технологических операций или выборе инструмента и оснащения рабочего места».

Также при обучении персонала работе с тем или иным изделием зачастую возникает вопрос подготовки квалифицированных рабочих кадров. Создаваемая в виртуальной реальности модель реального изделия обеспечивает наиболее точное учебное пособие для проведения обучающих курсов. «Прежде чем приступить к работе, ученик может отработать выполнение операций с помощью этой программы, — уверен Раиль Булатов. — Мы наблюдаем интеграцию высшего, среднего профессионального образования в производство. Программа может охватить все производства. Это будет большая помощь в освоении специальности».

В настоящее время на «Авиастар-СП» функционирует программа ТеМП — «Технологическое моделирование процессов». Система обеспечивает возможность параллельного конструкторско-технологического проектирования на основе использования электронных макетов изделий, средств технологического оснащения и перехода на электронный документооборот.

Это собственная разработка управления информационных технологий «Авиастар СП», которая учитывает все нюансы взаимодействия структурных подразделений. Новая программа цифровых двойников станет прекрасным дополнением к существующему программному обеспечению в плане визуализации процессов. Это даст существенный экономический эффект для предприятия.

image

Цифровой двойник позволяет увидеть работу производства заранее, на этапе ее планирования

В дальнейшем программу цифровых двойников можно использовать в разных направлениях.

«Пока мы имеем возможность формировать научно-технический задел для освоения новых изделий. Ожидается снижение сроков на подготовку производства, но при этом есть требования по наличию математических моделей изделий для технологических операций, включая техоснастку и инструмент», — говорит Алексей Пирогов.

По словам Раиля Булатова, необходим индивидуальный подход к каждому производству. Возможна также проработка на новых изделиях по типу замкнутого жизненного цикла изделия. «Смысл реализации программы есть, так как это инновационное направление развития, — считает Анастасия Кошкина. — Ее окупаемость будет зависеть от количества выпускаемой продукции, загрузки производства. Это пример взаимодействия науки и современного производства. Наша задача — выстроить мостик, добиться результата, чтобы технические достижения применялись в реальном производстве».

Магистрантами Института авиационных технологий и управления и УлГУ в настоящее время разрабатываются актуальные для предприятия темы. Они связаны с цифровыми технологиями, оптимизацией и совершенствованием складского комплекса, опытными работами по аддитивным технологиям. Научно-исследовательская работа проводится на рабочих местах, где вместе с научными руководителями решаются проблемы, реально существующие на производстве.

«В настоящее время возможности программы включены в учебный план базовой кафедры УлГУ, — поясняет Алексей Пирогов. — В дальнейшем после окончания обучения специалисты могут проверить в модели спорные моменты технологии при освоении новых технологических процессов или нового инструмента и оборудования».

В свою очередь, преподаватели вуза уверены в хороших перспективах сотрудничества с заводчанами. «Лаборатория виртуального инжиниринга базовой кафедры открывает огромные возможности для «Авиастара», — отмечает советник по авиации при ректорате УлГУ Юрий Сарычев. — Поэтому тесное сотрудничество ульяновских вузов и авиастроительного предприятия — это путь к внедрению в реальное производство инновационных технологий».

Источник – Корпоративный журнал ОАК «Горизонты»Фото – Марина Лысцева, пресс-служба «Авиастар-СП»

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
А как считаете Вы?
Напишите в комментариях, что вы думаете – согласны
ли со статьей или есть что добавить?
Добавить комментарий