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试谈自动化车床管理的数学模型.docx
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第 6 组 组员
自动化车床管理的数学模型
摘要
本文解决的是自动化车床管理问题。用自动化车床连续加工某种零件时,由
于各种原因会导致生产工序发生故障,而当生产工序故障时,生产的零件大多为
不合格产品,这样会给生产带来巨大损失。为解决该问题,我们对工序设计了三
种最优的检查间隔和刀具更换策略模型:
对于问题一:我们建立了模型一,即单目标期望值模型。我们将一个周期内
单个零件的平均生产费用,作为衡量检查间隔和刀具更换策略优劣的标准。因为
检查间隔和定期更换刀具都与刀具的寿命有密切联系,所以我们利用 6SQ 统计软
件对附录一中的 100 次刀具故障记录进行卡方拟合优度检验得知:刀具的寿命服
从正态分布。根据工序出现故障的随机性,为了简化计算,又假设在一个周期内
出现刀具损坏故障的概率服从均匀分布,这样我们便很容易地列出每个零件的平
均生产费用,即:模型一的目标函数,再用计算机穷举法对此进行了求解,得出
每生产 14 个零件检查一次,420 个零件更换一次刀具,每个零件的平均生产费
用为 3.88 元为最优解。
对于问题二:我们建立了模型二,我们延用问题一的指标,并对变化了的因
素做出了考虑。与问题一不同的是,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也不全是不合格品,有 40%的合格品。相
对于模型一,模型二较为复杂得多,但整体的解题思想与模型一雷同。分情况分
阶段对各类费用进行了细算,最终得到的结果为:每生产 9 个零件检查一次,378
个零件更换一次刀具,每个零件的平均生产费用为 8.52 元为最优解。
对于问题三:我们建立了模型三,考虑到刀具工作初期产生不合格零件的概
率相对较小,采取了变间隔检查的办法,并构造了一递减等差数列作为我们的检
查间隔,沿用问题一的指标,建立了模型。
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关键词:单目标期望值模型 6SQ 统计软件 卡方拟合优度检验 计算机穷举法
最优解 等差数列
1 问题重述
问题背景: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,工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。现计划在刀具加工
一定件数后定期更换新刀具。
在本文,我们需要建立自动化车床管理的数学模型来解决以下问题。由于工
序出现故障是完全随机的,因此每一次故障时完成的零件数均不相同。附录一中
给出 100 次刀具故障记录及故障出现时该刀具完成的零件数。
本文需要解决的问题:
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:在问题二的情况下,可否改进检查方式获得更高的利益。
2.模型假设和符号说明
2.1 模型的假设
假设 1: 不考虑 5%的其他故障;
假设 2:在生产任一零件时工序出现故障的机会均相等;
假设 3:每次只检查一个零件,且检查时间很小,可忽略不计;
假设 4:工作人员检查到有不合格产品时,就判断工序发生故障;
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假设 5:附录一中 100 次刀具故障记录在误差范围内是准确的。
2.2 符号说明
符号
符号说明
m
每生产
m
个零件检查一次
n
检查第
n
次时更换新刀具
t
工序发生故障时每次的检查费用
f
工序发生故障时产出的零件损失费用,
单位:元/件
d
工序发现故障进行调节使恢复正常的
平均费用(包括刀具费),单位:元
k
工序未发现故障时更新一把新刀具的
费用,单位:元/次
u
工序正常而误认为有故障停机产生的
损失费用
T
更换刀具的周期,即:定期更换刀具时
已生产的零件总数,
T m n= ´
W
一个周期内零件生产的总费用
w
一个周期内单个零件的平均生产费用
X
第一次刀具故障时完成的零件数
1
e
工序正常时生产的零件的不合格率
2
e
工序正常时生产的零件的合格率
3
e
工序故障时生产的零件的不合格率
4
e
工序故障时生产得零件的合格率
3.问题分析
此题研究的是自动化车床的合理性管理的数学模型问题。要对车床进行合理
性的管理,就要有合理的管理措施,这样才能使工序效益最好。本文主要考虑的
是由刀具损坏故障和非刀具故障导致的一系列问题,在生产过程中,工序出现故
障是完全随机的,即在生产任一零件时都有可能出现故障,其中刀具损坏故障占
95%,其它故障占 5%。由于工作人员在检查零件时,一旦发现零件不合格,只能
判断该工序出现故障,但不能判断故障是由刀具损伤引起的还是其它故障引起的,
我们暂且不考虑 5%的其他故障(其他故障的比例较小,可忽略不计)。
当检查员检查到不合格零件时,就认为自动化车床出现故障,应该进行调整
使其恢复正常。由于厂家计划在刀具加工一定零件数之后要定期更换新刀具,这
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就涉及到零件的检查间隔和刀具的更换周期。如果检查间隔太长,故障不能及时
发现,就会生产出更多的不合格产品,给生产带来损失;如果检查间隔太短,那
么检查次数就会增加,这样会增加检查费用。综上所述,我们应该设计出合理的
检查间隔,使得在每次更换新刀具时,每个零件的平均费用最低。
针对问题一:我们首先假设自动化车床每生产
m
件产品时对其进行一次检
查,第
n
次检查以后更换新的刀具,这样,工序更换刀具的周期为
T m n= ´
,即:
自动化车床每生产
m n´
个零件时更换一次刀具。由于更换刀具是定期的,更换
刀具时,可能已经出现故障,也可能还没有出现故障。因此,我们分为两种情况
讨论。第一种情况:第
n
次检查时零件合格,则更换刀具时刀具还未出现故障;
第二种情况:在这
n
次检查中,第
(1 )q q n< <
次检查时就发现是不合格品,那
么我们认为在第
1q -
次检查完以后生产的第
(1 )i i m< <
个零件时刀具损坏,在这之
后生产出的零件全部为不合格品,即故障出现在一个周期的第
( 1)q m i- ´ +
个零
件。由此,我们根据可能出现的两种情况,分别计算出一个周期内每个零件的平
均费用。
针对问题二:考虑到情况比较复杂,我们将问题分为四种情况,在换刀周期
内,工序正常情况下没有检查出不合格的零件,工序正常时检查出了不合格的零
件,工序故障时未检查出了不合格零件,工序故障时检查出不合格零件。计算这
四种情况下的费用,取单个零件生产费用最低的情况下得检查间隔和换刀周期为
最优解。
针对问题三:考虑到刀具工作初期产生不合格零件的概率相对较小,采取了
变间隔检查的办法,并构造了一递减等差数列作为我们的检查间隔,分情况分概
率计算出单个零件生产费用的期望。
4.数据分析
定义:刀具的寿命是指从换新刀具到该刀具损坏故障这一段时间按内工序完成的
零件数
4.1 刀具的寿命服从正态分布
根据附录一给出的数据,我们利用 6SQ 统计软件对其进行卡方拟合优度检验,
得到如下结果(结果见表 4.1):
表 4.1 刀具的寿命服从正态分布的卡方拟合优度检验结果
假设检验
零假设
服从正态分布
自由度
9
卡方统计量
2.5218397
p 值
0.9802904
显著性水平
0.05
结果
接受零假设
根据以上假设检验的结果可知:刀具的寿命服从正态分布。
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4.2 刀具寿命的统计
由附录一中给出的 100 个统计数据,我们利用 6SQ 统计软件对其进行统计,
统计结果如下(见表 4.2):
表 4.2 刀具的寿命服从正态分布的统计量
统计量
数据个数
100
平均值
600
标准偏差
196.6291695
最小值
84
最大值
1153
小数位数
0
区间个数
16
区间宽度
66.875
根据以上的统计表可以得到:刀具寿命的期望值
600
m
=
,标准差
196.6291695
s
=
.则该正态分布的密度函数为:
2
( )
2
2
1
f ( )
2
x
x
e
m
s
ps
-
-
=
正态分布函数为:
2
( )
2
2
0
1
( ) ( )
2
x
y
F y p X y dx
e
m
s
ps
-
-
= < =
ò
4.3 刀具寿命的正态概率分布
我们将附录一中的 100 个数据分成 16 个区间,由刀具损坏故障的随机性大致可
以了解刀具寿命的概率分布,结果见下表:
表 4.3 刀具的寿命服从正态分布的概率分布
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