ORGANIZATION OF SMALL-SCALE PRODUCTION OF PARTS BASED ON MODULE TECHNOLOGY PATTERNS

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

It is emphasized that the traditional job shop production is characterized by low efficiency due to the use of superuniversal machining facilities for their underemployment of performance capabilities at work and also low-productivity of process flowsheet when machining part surfaces as a sequential surfaced job, the organizational form of production in the form of sections by type of machine tools, i.e. a section of lathes, a section of milling machines, etc. It results in large travel length of workpieces in the machining process at work. The desire to increase the efficiency of production by organizing launch of batch workpieces that are formed in a constructive similarity, such as structures, parts of rotation body types, etc., does not have a significant effect, because the task is just minimizing the run time spent on changing fixtures and reinstalling workpieces, but not taking into account an optimal sequence of parts in the batch. For increasing the efficiency of small-scale production, the module technology is proposed. The main idea of it is to represent the part not as a network of separate surfaces, but as surface modules, where the surface module is understood as a combination of surfaces and the part performs its proper function with the help of this module. This enables a good specialization of workplaces that are organized not for processing methods, but for manufacturing the appropriate groups of surface modules. The latter make it possible to take advantage of a more productive process flowsheet for machining part surfaces. It is sequential parallel surface job that is used. When organizing production, it becomes possible to use the layout of workplaces in line according to the in-line method, which will significantly reduce the part travel length at workplaces.

Авторлар туралы

Bazrov Boris M.

Institute of Mashine Science named after Blagonravov RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: modul_lab@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3297-9818
SPIN-код: 3695-3125
Scopus Author ID: 6603638665
professor, doctor of technical sciences

Әдебиет тізімі

  1. Желобанов С.С. Рациональное планирование наладок станков с ЧПУ в условиях мелкосерийного производства // Вестник машиностроения. 2012. № 5. С. 81-82. EDN: PAPMTX
  2. Колесникова О.В., Лелюхин В.Е. Организация системы планирования мелкосерийного производства // В сборнике: Современное состояние и перспективы развития технических наук. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Сукиасян А.А., 2015. С. 62-65. EDN: TNWKKP
  3. Федоров В.К., Епанешникова И.К. Особенности обеспечения качества организации единичного (мелкосерийного) производства // В сборнике: Управление качеством. Избранные научные труды четырнадцатой Международной научно-практической конференции. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МАТИ - Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского». 2015. С. 391-394. EDN: UJKTSN
  4. Типнер Л.М., Исхакова Н.Р. Проблемы организации в условиях единичного и мелкосерийного производства // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 5-3. С. 97-102. doi: 10.24411/2411-0450-2019-10733; EDN: XEDTYT
  5. Кудашева И.О., Костин Д.А., Хайкова Я.Д. Структурная организация технологических процессов и систем в среднесерийном и мелкосерийном производствах // Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. 2022. Т. 22. № 8. С. 82-92. doi: 10.36979/1694-500X-2022-22-8-82-92; EDN: NFZOPV
  6. Матвеева Е.А. Организация мелкосерийного производства предприятий машиностроения в условиях компьютеризации // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2012. № 4 (20). С. 51-61. EDN: QAIDCZ
  7. Савинов С.В. Способы и методы повышения эффективности мелкосерийного производства // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 5. С.104-110. doi: 10.37882/2223-2966.2021.05.28; EDN: YCIPXV
  8. Справочник технолога / под общей ред. А.Г. Суслова. М.: Инновационное машиностроение, 2019. 800 с.
  9. Базров Б.М. Модульная технология // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2011. № 4. С. 3-10. EDN: OJRMMP
  10. Базров Б.М. Организация машиностроительного производства на принципах модульной технологии // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2006. № 6. С. 67-78. EDN: HVTUQV
  11. Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент) / Грачева К.А., Захарова Л.А., Одинцова Л.А. и др.; под ред. Ю.В. Скворцова, Л.А. Некрасова. М.: Высш. шк., 2003. 470 с.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».