ОСНОВНЫХ ЦЕХОВ ПРЕДПРИЯТИЯ. Под производственной структурой цеха понимают состав входящих в него производственных участков, вспомогательных и обслуживающих подразделений

 

Под производственной структурой цеха понимают состав входящих в него производственных участков, вспомогательных и обслуживающих подразделений, а также связи между ними. Эта структура определяет разделение труда между подразделениями цеха, т. е. внутрицеховую специализацию и кооперирование производства.

Производственный участок как объединенная по тем или иным признакам группа рабочих мест представляет собой структурную единицу цеха, которая выделяется в отдельную административную единицу и возглавляется мастером при наличии в одну смену не менее 25 рабочих.

Рабочее место, являющееся первичным структурным элементом участка, – закрепленная за одним рабочим или бригадой рабочих часть производственной площади с находящимися на ней орудиями и другими средствами труда, в том числе инструментами, приспособлениями, подъемно-транспортным и иными устройствами, соответствующими характеру работ, выполняемых на данном рабочем месте.

В основу формирования производственных участков, как и цехов, может быть положена технологическая или предметная форма специализации.

При технологической специализации участки оснащаются однородным оборудованием (групповое расположение станков) для выполнения определенных операций технологического процесса. Так, механический цех может включать токарный, фрезерный, револьверный, сверлильный и другие участки.

Преимущества и недостатки технологической формы специализации участков такие же, как при формировании цехов в соответствии с этой формой специализации.

При предметной форме специализации цех разбивается на предметно-замкнутые участки, каждый из которых специализирован на выпуске относительно узкой номенклатуры изделий, имеющих схожие конструктивно-технологические признаки, и реализует законченный цикл их изготовления. Оборудование этих участков различное и располагается так, чтобы обеспечивалась более полная реализация принципа прямоточности движения закрепленных за участком деталей. В практической деятельности, как правило, выделяют три вида предметно-замкнутых участков:

· предметно-замкнутые участки по производству конструктивно и технологически однородных деталей;

· предметно-замкнутые участки по производству конструктивно разнородных деталей, весь технологический процесс изготовления которых состоит, однако, из однородных операций и одинакового технологического маршрута (например, участок круглых деталей, участок плоских деталей и т. п.);

· предметно-замкнутые участки по производству всех деталей узла, подузла мелкой сборочной единицы или всего изделия.

Организация предметно-замкнутых участков обусловливает почти полное отсутствие производственных связей между участками; обеспечивает экономическую целесообразность использования высокопроизводительного специализированного оборудования и технологической оснастки; позволяет получать минимальную продолжительность производственного цикла изготовления деталей; упрощает управление производством внутри цеха. Другие преимущества и недостатки предметной формы специализации участков аналогичны преимуществам и недостаткам при формировании цехов по этой форме специализации.

В цехах предметной специализации могут быть созданы участки как предметной, так и технологической специализаций, а в цехах технологической специализации – участки технологические, сформированные по группам оборудования и габаритам изделий.

Важной частью производственной структуры цеха является состав вспомогательных и обслуживающих подразделений. К ним относятся участок ремонта оборудования и технологической оснастки, участок централизованной заточки инструмента. Эти участки разгружают вспомогательные цехи (ремонтно-механический, инструментальный и др.) от выполнения мелких заказов и срочных работ.

В состав обслуживающих структурных подразделений цехов основного производства входят складские помещения (материальные и инструментальные кладовые), внутрицеховой транспорт (тележки, электрокары, конвейеры и др.) и пункты для осуществления технического контроля качества продукции, оснащенные контрольно-измерительной техникой.

 

13.7. КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАТРАТ РАБОЧЕГО ВРЕМЕНИ. ТЕХНИЧЕСКИ ОБОСНОВАННЫЕ НОРМЫ

 

Количество продукции Q, выпускаемой в единицу времени Т (1 ч, смена, месяц и т.д.), характеризует производительность труда:

Q = 1/T.

Время, необходимое на выполнение одной операции, называют Тшт. Технически обоснованная норма штучного времени определяется по формуле

Тшт = tо + tв + tорг + tтех + tпер ,

где tо – время основное (происходит непосредственное формообразование или обработка изделия); tв – время вспомогательное (закрепление, раскрепление, подвод и отвод инструмента и т.д.); tорг – время организационного обслуживания рабочего места (снабжение необходимыми предметами, удаление готовой продукции); tтех – время технического обслуживания рабочего места (подготовка к работе, прогрев и юстировка аппаратуры, выключение, уборка рабочего места и т.д.); tпер – время перерывов. Основное и вспомогательное времена дают в сумме операционное время, tорг и tтех дают в сумме время обслуживания, которое, как правило, составляет около 20 % операционного времени. Более точно значения Тшт приводятся в справочной литературе по нормированию труда в соответствующих отраслях.

Для серийного производства характерными являются переналадка оборудования и смена оснастки при переходе к изготовлению новой партии изделий. В этом случае к Тшт добавляется время на подготовительно-заключительные действия Тпз для партии в N экземпляров:

Тшт. к = Тшт + Тпз / N,

где Тшт. к – время штучное калькуляционное.

Для повышения производительности труда и уменьшения трудоемкости операций следует проанализировать выражение

Тшт.к = tо + tв + tорг + tтех + tпер + Тпз / N.

Для идеального производства Тшт.к ® tо , т.е. в таком производстве необходимо свести к минимуму непроизводительные затраты времени.

Для уменьшения tо применяют параллельную обработку (например, многошпиндельное сверление печатных плат, одновременное сверление не одной платы, а нескольких плат в пакете).

При пайке погружением печатных плат подвергаются пайке сразу все соединения.

Для уменьшения tв используют быстрозажимные устройства, многоместную обработку, когда в одном приспособлении закрепляются несколько заготовок; применяют механизированные приводы вместо ручных и др.

Чтобы уменьшить tорг, следует использовать программируемые комплектовщики, обеспечивающие быстрое снабжение рабочих мест комплектующими изделиями, инструментом, заготовками.

Для уменьшения tтех оборудование должно быть надежным, обеспечивающим устойчивое сохранение установленных технологических режи­мов работы.

Время перерывов tпер устанавливается согласно санитарным нормам и нормам трудового законодательства, и его произвольное уменьшение недопустимо.

Для уменьшения Тпз используют станки с программным управлением, для которых достаточно поменять программы, чтобы начать производство следующей партии изделий.

Особенно перспективными являются гибкие производственные комплексы, состоящие из гибких производственных модулей, управление которыми проводится от централизованной АСУ ТП.

Когда существующий ТП уже не дает роста производительности труда, следует его изменить. В противном случае производство станет неконкурентоспособным, морально устаревшим. Как пример, можно привести обработку отверстий в труднообрабатываемых материалах. Обычным методом – со снятием стружки – это происходило за часы, обработка лазером занимает минуты. Контроль характеристик печатных узлов ручным способом занимает много времени, в то же время использование тестовой аппаратуры с полем контактов снижает время контрольных операций во много раз.

Можно резко повысить производительность производства и снизить трудоемкость выполнения операций, однако это может вызвать увеличение стоимости готовой продукции. Поэтому основным критерием является себестоимость выполнения технологической операции Ст:

Ст = Зтек + Зед /N,

где Зтек – текущие (переменные) затраты, р.; Зед – единовременные (постоянные) затраты, р.; N – программа выпуска изделий, шт.;

Зтек = См + Сз+ Снр,

где См – затраты на материалы; Сз – затраты на заработную плату основных рабочих; Снр – накладные расходы:

См = mq – mo qo,

где m – норма расхода материала на изделие; q – стоимость единицы материала; mo – утилизованный остаток материала; qo – стоимость единицы утилизованного остатка материала.

Заработная плата основных рабочих определяется исходя из норм штучного времени на операцию и тарифной ставки рабочего в единицу времени. Накладные расходы определяются из совокупности затрат на обеспечение основного производственного процесса и могут сильно различаться для разных предприятий (от 50 до 300 % от заработной платы основных рабочих).

Анализ себестоимости выпуска изделия проводится для выбора наиболее экономичного варианта ТП.

Для снижения технологической себестоимости необходимо уменьшать входящие в нее составляющие: применять рациональный раскрой и расход материалов, применять ресурсосберегающие технологии и т. п.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Новицкий Н. И. Организация производства на предприятиях. – М.: Финансы и статистика, 2003.

2. Конструкторско-технологическое проектирование электронной аппаратуры: Учебн./ Под ред. В.А. Шахнова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.

3. Марголин В. И., Тупик В. А. Основы нанотехнологии. Электронная литография и ионная имплантация: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2000.

4. Мэнгин Ч.-Г., Макклеланд С. Технология поверхностного монтажа. М.: Мир, 1990.

5. Mawer A. Plastic Ball Grid Array (PBGA) // Motorola Semiconductor Technical Data, Rev. 2, AN1231/D, 11.04.1996.

6. Галецкий Ф. Особенности производства печатных плат в России // Электрон. компоненты. 2001. №5. С.18 – 26.

7. Dimensional Change Characteristics for Printed Circuit Board Films // Technical Data, Kodak Publication №TI – 2530, March 2003.

8. Ханке Х.-И., Фабиан Х. Технология производства радиоэлектронной аппаратуры. М.: Энергия, 1980

9. Технология радиоэлектронных средств: Метод. Указ. к лаб. раб. по одноим. дисц./ Сост.: А. А.Тупик, В. А.Тупик. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1993.

10. Парфенов А. Технологические материалы для поверхностного монтажа // Электрон. компоненты. 1999. №4. С. 31 – 33.

11. Hwang J. Solder materials //Surface Mount Technology. 2003. March. Р. 47 – 52.

12. Goukler B. Metal Stencil Overview // Surface Mount Technology. 2001. April. Р. 31 – 36.

13. Heininger N. Polymer Stencils for Wafer Bumping // Surface Mount Technology. 2001. June. Р. 39 – 41.

14. Stevenson J., Drabenstadt D. Stencil Printer Optimization Study // Surface Mount Technology. 1999. November. Р. 28 – 33.

15. Kirkpatrick R. Two-dimensional, Closed-loop Inspection of Stencil Printing // Surface Mount Technology. 1999. July. Р. 44 – 49.

16. Kane R. Tuning Out "Thermal Noise" for Reliable AOI Inspection // EP&P. 2002. №12. Р. 51 – 55.

17. Eskridge T. Test & Inspection // Surface Mount Technology. 2000. October. Р. 16 – 19.

18. Лисов В. Оборудование для тестирования печатных плат // Электрон. компоненты. 2001. №5. С.70 – 75.

Приложение

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПАЙКИ ВОЛНОЙ ПРИПОЯ [9]

 

В данном приложении на примере процесса пайки волной припоя кратко описывается методика планирования эксперимента, применяемая для нахождения модели технологического процесса. Модель используется для настройки технологического процесса на длительную стабильную работу с хорошей воспроизводимостью заданных конечных характеристик изделия. Такую настройку можно назвать оптимизацией технологического процесса. Существует много разновидностей ее алгоритмов. Сложность процесса оптимизации заключается в многомерности области аргументов: входные параметры, как правило, независимы друг от друга и каждый по-своему влияет на выходную величину. В целом методика поиска модели и процесс оптимизации связаны с планированием эксперимента и основаны на выборе пределов варьирования входных параметров, их средних величин и дискретных шагов изменения этих параметров.

Модели технологических процессов позволяют выбирать наиболее подходящие (оптимальные) режимы обработки без проведения экспериментальных исследований, прогнозировать характеристики и качество обрабатываемых изделий, оценивать процент выхода годных. Наиболее точное представление о процессе дают аналитические модели. Как правило, они представляют собой системы дифференциальных уравнений (например, уравнения теплопередачи, диффузии в твердом и в жидком состояниях и др.). В то же время при описании реальных процессов приходится вводить в аналитические модели различного рода упрощения, чтобы получить приемлемые математические выражения. Даже с использованием упрощений аналитические модели часто оказываются громоздкими, неудобными в использовании, требующими большого объема вычислительной работы, а при введении слишком сильных упрощений они оказываются не адекватными реальным моделируемым процессам. В связи с этим разработаны более удобные способы моделирования, использующие эмпирические подходы. Среди таких способов наибольшее распространение получили методы планирования эксперимента, которые позволяют строить статистические модели процессов.

Коротко сущность метода планирования эксперимента можно охарактеризовать так: технолог проводит ряд экспериментов с исследуемым процессом, измеряет параметры полученных образцов и на основе этих измерений строит математическую модель процесса. В этом случае моделью процесса будет уже не дифференциальное уравнение или какая-либо другая сложная функциональная зависимость, а более простая функция, как правило, – линейный полином. Здесь используется такой же подход, как и при разложении сложных функций в ряды: на некотором интервале аргумента функцию с некоторой точностью можно представить суммой конечного ряда.

Методика планирования эксперимента дает технологу правила проведения экспериментов, правила изменения параметров (варьируемых факторов), а также правила построения модели.

Модель процесса будем искать в виде линейного полинома

, (П1)

где y – выходной параметр (характеристика изделия); Xi – параметры технологического процесса (варьируемые факторы); b0 и bi – неизвестные коэффициенты. Для нахождения модели процесса достаточно определить эти неизвестные коэффициенты.

Правила варьирования факторов состоят в следующем. Прежде всего задают область изменения технологических параметров (факторов), в которой будут строить модель и в которой эта модель будет адекватна (т.е. будет соответствовать реальному процессу). Для этого можно выбрать среднее значение фактора Xio и его изменение относительно среднего значения DXi. Тогда верхнее абсолютное значение фактора Xi+ можно записать, как Xi+= Xio+DXi, а нижнее абсолютное значение как Xi-= Xio-DXi. В методике планирования эксперимента оперируют обычно не с абсолютными, а с относительными величинами факторов. В рассматриваемом случае будем иметь дело только с верхним и с нижним значениями:

, ,

т. е. варьируемые факторы будут принимать значения +1 и -1.

Число варьируемых факторов равно k; каждый фактор принимает только два значения (+1 и -1), отсюда полное число всех возможных комбинации факторов равно 2k. Если провести эксперименты для всех 2k комбинаций факторов, то можно получить полный факторный эксперимент (ПФЭ). Для удобства и наглядности план проведения экспериментов представляют в виде матрицы планирования (табл. П1).

Как видно из табл. П1, для двух варьируемых факторов при проведении ПФЭ необходимо выполнить четыре эксперимента, при этом знак "+" в матрице означает верхний уровень фактора, знак "-" – нижний уровень. Подобным образом можно построить матрицу для ПФЭ любого порядка (порядок матрицы – количество варьируемых факторов).

Таблица П1

ПФЭ для двух факторов

Номер опыта Х1 Х2 Y
- - Y1
+ - Y2
- + Y3
+ + Y4

 

Качество пайки, которое можно характеризовать, например усилием на отрыв вывода компонента от контактной площадки, зависит от большого числа факторов. Выберем в качестве входных параметров следующие шесть факторов:

1) интенсивность перемешивания припоя, о. е.;

2) температуру пайки, °С;

3) скорость перемещения платы относительно волны припоя, м/мин;

4) ширину волны припоя на уровне платы, см;

5) степень очистки платы и вывода компонента, о. е.;

6) состав припоя, %.

Выходным параметром, характеризующим процесс, будет прочность паяного соединения – усилие на отрыв вывода компонента от контактной площадки.

Этап № 1. Проведение отсеивающего эксперимента.Полный факторный эксперимент для шести факторов потребует проведения 64 опытов. Для сокращения числа экспериментов полезно выделить наиболее значимые факторы, а затем уже для них провести ПФЭ. Значимые факторы наиболее сильно влияют на выходной параметр процесса: на фоне этого влияния вкладом остальных факторов можно пренебречь (снекоторой потерей точности модели). Для выделения значимых факторов проводят дробный факторный эксперимент (ДФЭ). Построить план проведения ДФЭ можно следующим образом. В матрице ПФЭ типа 23 будут присутствовать три фактора: X1, X2, X3. Однако на выходной параметр могут влиять не только сами факторы, но и их сочетания, т.е. появляются как бы дополнительные факторы X1X2, X1X3, Х2Х3, Х1Х2Х3. Значения этих факторов нетрудно получить, перемножая соответствующие +1 и -1 (см. табл. П.2, где "+" обозначает +1, а "-" обозначает -1).

Таблица П.2

Расширенный план проведения ПФЭ для трех факторов

Номер опыта Х1 Х2 Х3 Х1Х2 Х1Х3 Х2Х3 Х1Х2Х3 Y
- - - + + + - Y1
+ - - - - + + Y2
- + - - + - + Y3
+ + - + - - - Y4
- - + + - - + Y5
+ - + - + - - Y6
- + + - - + - Y7
+ + + + + + + Y8

 

При построении линейной модели предполагается, что влияние комбинаций факторов незначимо, его не учитывают и в матрицу планирования комбинации не включают, а вместо комбинаций факторов производят замену X4=X1X2, Х5=X1Х3, Х6=Х2Х3. Таким образом получают матрицу для проведения ДФЭ (табл.П.3).

Таблица П.3

План ДФЭ для шести факторов

Номер опыта Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Y
- - - + + + Y1
+ - - - - + Y2
- + - - + - Y3
+ + - + - - Y4
- - + + - - Y5
+ - + - + - Y6
- + + - - + Y7
+ + + + + + Y8

 

Порядок проведения опытов рандомизируется, т.е. составляется случайным образом. Для этого используют таблицу случайных чисел (в ручном режиме) либо формируют случайный порядок программным способом. Рандомизация нужна для того, чтобы устранить влияние очередности проведения опытов, если такое влияние существует (в более общем смысле рандомизация делает систематически действующие неучтенные факторы случайными, что позволяет учитывать их статистически).

Для того чтобы выбрать из факторов значимые и отсеять другие, необходимо по результатам ДФЭ построить диаграмму рассеяния. На оси абсцисс на равном расстоянии располагают факторы и проводят вертикальные линии параллельно оси ординат. По оси ординат располагают значения выходного параметра. Слева от вертикальных линий для каждого фактора отмечают значения Y, когда фактор находился на нижнем уровне, справа отмечают Y, когда фактор был на верхнем уровне ("+" из матрицы). Для значений Y при нижнем и при верхнем уровнях каждого фактора строятся медианы (для нечетного числа точек медиана равна значению средней точки, для четного – полусумме значений двух средних точек) и затем разность медиан для каждого фактора. Чем больше разность медиан при верхнем и при нижнем уровнях фактора, тем больший вклад этот фактор вносит в изменение Y. Из шести вкладов (разностей медиан) выберем три наибольших, – это и будут значимые факторы, остальные три фактора отсеиваем, пренебрегая их влиянием на Y.

Этап № 2. Проведение ПФЭ.Для выбранных факторов проводим ПФЭ 23. Каждый опыт в матрице 23 необходимо провести четыре раза для обеспечения возможности проведения статистической обработки результатов измерений. Матрица для проведения экспериментов строится в соответствии с табл. П.4: ввод значений производится так же, как это было для ДФЭ. Вначале необходимо выполнить все опыты первой серии измерений (с учетом рандомизации), затем провести вторую серию измерений и т.д. Незначащие факторы при этом устанавливаются в средние положения.

Таблица П.4.

План проведения ПФЭ для трех факторов

Номер опыта Х1 Х2 Х3 Y1 Y2 Y3 Y4
- - - Y1 Y1 Y1 Y1
+ - - Y2 Y2 Y2 Y2
- + - Y3 Y3 Y3 Y3
+ + - Y4 Y4 Y4 Y4
- - + Y5 Y5 Y5 Y5
+ - + Y6 Y6 Y6 Y6
- + + Y7 Y7 Y7 Y7
+ + + Y8 Y8 Y8 Y8

 

Статистический анализ проведенных измерений заключается в расчете средних значений и построчных дисперсий s2 для четырех реализаций каждого эксперимента (средние значения и дисперсии по строкам табл. П.4):

, ,

где n = 4 – количество реализаций каждого эксперимента. Затем необходимо проверить однородность полученных построчных дисперсий (т.е. определить, является ли различие построчных дисперсий случайным или вызвано определенной причиной, например, один из опытов в строке был проведен слишком неточно – грубая ошибка измерений). Для этого определяется расчетное значение критерия Фишера - отношение максимальной и минимальной дисперсий:

.

Расчетное значение критерия Фишера сравнивается с табличным. Для этого выбирается уровень значимости 5 % (при доверительной вероятности 95 % получим уровень значимости 5 %) и определяется число степеней свободы (в рассматриваемом случае это число реализаций минус единица: n -1 = 3). Таким образом получим табличное значение Ft = 9,3.

При Fp < Ft построчные дисперсии считаются однородными при доверительной вероятности 95 %, в противном случае дисперсии считаются неоднородными, определяется опыт с грубой ошибкой и серию экспериментов необходимо повторить. Если измерения признаны удовлетворительными, то необходимо рассчитать неизвестные коэффициенты полинома модели (П.1) по следующим формулам:

, ,

где N = 8 - количество опытов ПФЭ; j – номер опыта в табл. П.4; i – номер значащего фактора. Рассчитываем коэффициенты полинома, составляем и записываем модель процесса.

Этап № 3. Проверка адекватности полученной модели.Проверка адекватности также выполняется по критерию Фишера, который вычисляется следующим образом:

; ; ,

где Saд2 - дисперсия адекватности, S2(Y) – дисперсия воспроизводимости; n – число строк в матрице (табл. П.4); nj – число реализаций опыта в строке j; – среднее по строке j матрицы; – предсказанное по модели значение Y для строки j; f=(N-(l + 1)) =4– число степеней свободы; l = 3 – количество значащих факторов.

Табличное значение критерия Фишера Ft = 6,4при уровне значимости 5 % (доверительная вероятность 95 %) и числе степеней свободы f = 4. Если Fp < Ft, то с доверительной вероятностью 95 % модель считается адекватной реальному исследуемому процессу.

 








Дата добавления: 2016-01-29; просмотров: 1031;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.035 сек.