name: Интеллектуальная надстройка системы формирования технологических маршрутов механообработки на этапе технологической подготовки производства
keyword_list: Технологический маршрут Многоагентная система Технологическая подготовка производства Интеллектуальная система
abstract: Во введении раскрыта актуальность задачи разработки процесса формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов изготовления изделия на этапе технологической подготовки и планирования производства, основанная на применении многоагентного подхода. Сформулированы цель и основные решаемые вопросы диссертационной работы, показана научная новизна, общетеоретическая значимость и практическая ценность диссертации. Представлены сведения о структуре диссертации. В первой главе работы проведен сравнительный анализ информационных систем автоматизации конструкторско-технологических процессов, которые позволяют организовать работу в едином информационном пространстве при проектировании и производстве изделия. Связь между конструкторскими и технологическими программами при автоматизированной подготовке производства осуществляют специальные интегрирующие PLM-платформы, которые являются основным связующим компонентом комплексных систем проектирования продукта и систем технологической подготовки производства. Также определена возможность создания интеллектуальной надстройки на базе PLM-систем в целях обеспечения повышения эффективности принимаемых решений при проектировании и изготовлении изделий. В работе проведен анализ инструментов создания интеллектуальной надстройки для PLM-системы, рассмотрены их функциональные возможности, принцип действия, достоинства и недостатки. В качестве интеллектуальной настройки в данной работе предложена многоагентная система (МАС). Во второй главе предложено описание метода формирования технологических маршрутов изготовления изделий и модель представления знаний в интеллектуальной системе. Формирование технологических маршрутов осуществляется поэтапным сравнением массива характеристик обрабатываемого изделия с ограничениями оборудования. Для этого в интеллектуальной надстройке используется метод сравнения пар матриц: матрицы исходных данных и матрицы ограничений. Каждая процедура ввода исходных данных представляет собой ввод определённого набора требований для изготовления изделия и протекает по ходу выполнения технологии, которую можно дифференцировать на восьми иерархических уровнях, представлена в столбцах матрицы и декомпозицией технологического маршрута на СЭ, начиная от заказа до рабочего хода, в строках матрицы. На основе метода формирования альтернативных маршрутов изготовления изделия в главе представлено описание базы предметных знаний с использованием фрейм-представления знаний о технологическом маршруте изготовления изделия: требования к процессу изготовления представлены в виде фрейм-экземпляра, который соответствует матрице исходных данных, а матрица ограничений представлена в виде фрейм-образца. В главе приведена общая схема фрейм-представления базы знаний информационной системы выбора технологического маршрута изготовления изделия с использованием взаимосвязей между отдельными блоками процесса технологической подготовки производства. В третьей главе предложена структурная модель интеллектуальной надстройки формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства, основанная на базовых принципах теории многоагентных систем. Рассмотрена работа модели на примере решения задачи автоматизированного формирования технологического маршрута механообработки. Описано использование нечеткой логики применительно к задаче выбора оборудования по входным данным обрабатываемой детали. Приведены графические иллюстрации графиков функций принадлежности для показателей, характеризующих параметры оборудования. В программном обеспечении Matlab реализованы нечеткие правила, определяющие соотношение входных и выходных переменных. В четвертой главе представлена практическая реализация интеллектуальной надстройки формирования технологических маршрутов. Апробация интеллектуальной надстройки проведена на примере детали «Вал привода заднего моста». Объектом исследования в данной работе является автоматизированная система формирования технологических маршрутов механообработки. Предметом исследования является интеллектуализация процесса формирования технологических маршрутов механообработки на этапе технологической подготовки производства. Цель исследования - повышение эффективности процесса формирования технологических маршрутов механообратки с использованием интеллектуальной надстройки на базе многоагентной системы и нечеткой логики на этапе технологической подготовки производства. Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использовались: теория системного анализа, методы искусственного интеллекта, метод имитационного моделирования, нечеткой логики и эвристического анализа. Научная новизна работы заключается в следующем: 1. Усовершенствован метод формирования технологических маршрутов механообработки деталей с выбором альтернативного оборудования путем добавления в матрицы исходных данных и ограничений данных о заказе, технологическом маршруте и экономических показателей, позволяющих ранжировать маршруты не только по техническим характеристикам, но учитывать влияние технико-экономических параметров при выборе оптимального маршрута; 2. Разработана модель базы предметных знаний интеллектуальной надстройки системы формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства, представленная в виде фреймовой модели представления знаний, позволяющая обеспечить взаимосвязь между структурными элементами технологического маршрута, формируя единую систему, концептуально схожую по структуре с памятью человека; 3. Разработана структурная модель интеллектуальной надстройки формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства с применением многоагентного подхода, главным отличием которой является представление интеллектуальной системы отдельным модулем в системе управления производством, имеющая трехуровневое функциональное разделение базы знаний на предметные знания, знания о процедурах вывода и управляющие знания, упрощающее их представление, повторное использование и эксплуатацию. Научные и практические результаты: 1. Усовершенствован метод формирования технологических маршрутов механообработки деталей с выбором альтернативного оборудования путем добавления в матрицы исходных данных и ограничений данных о заказе, технологическом маршруте и экономических показателей, позволяющий ранжировать маршруты не только по техническим характеристикам, но учитывать влияние технико-экономическим параметров на выбор оптимального маршрута. Предлагаемый метод формирования технологических маршрутов позволяет проводить весь комплекс расчетов по определению технико- экономических показателей. Конечным результатом является сумма затрат на реализацию технологии, на основании которой дается окончательное решение по выбору оптимального варианта технологического маршрута обработки детали. Методика апробирована на примере изделия 6522-1802186-01 - Вал привода заднего моста. 2. Предложена структурная модель интеллектуальной надстройки формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов, основанная на базовых принципах теории многоагентных систем и нечеткой логики. 3. Разработана модель базы предметных знаний интеллектуальной надстройки формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов механообработки на этапе технологической подготовки производства, представленная в виде фреймовой модели представления знаний, позволяющая быстро извлекать элементы знаний в нужной ситуации с помощью методики сравнения пар матриц. 4. Разработаны алгоритмы работы агентов в многоагентной системе и реализован программный комплекс на языке CLIPS, имитирующий работу агента по подбору оборудования; математическое моделирование данного варианта технологического маршрута механообработки, и расчёт его параметров и итоговых показателей. (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021610972 от 20.01.2021г.). С помощью продукционных правил сопоставляются исходные данные, которые вводит оператор в процессе работы с системой, с ограничениями (характеристиками оборудования), в результате реализуется предложенная методика поиска соотношений между свойствами детали и оборудования. 5. Интеллектуальная надстройка формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов механообработки апробирована в Технологическом центре ПАО «КАМАЗ». Проведенные испытания показали, что интеллектуальная надстройка позволяет технологу обеспечить построение альтернативных вариантов технологических маршрутов изготовления изделия, ранжированных с учетом определенных условий производства и технико-экономических показателей; снизить время формирования технологических маршрутов на 30% и помогает принять правильное решение в условиях недостаточности знаний. 6. Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе Набережночелнинского института (филиал) ФГАОУ ВО Казанского (Приволжского) федерального университета при проведении лабораторных работ по дисциплине «Искусственный интеллект в управлении технологическими объектами» и практических работ по дисциплине «Автоматизация технологических процессов и производств». Теоретическая значимость и практическая ценность результатов диссертационного исследования заключаются в разработке интеллектуальной надстройки для формирования технологических маршрутов, отличающейся от существующих систем тем, что она разработана в виде отдельного модуля к системе управления производственными данными, учитывает способ получения и материал заготовки, трудоемкость изготовления продукции, стоимость материала, трудовые и общепроизводственные затраты, которые позволяют ранжировать маршруты по множеству критериев на этапе технологической подготовки производства. Полученные результаты диссертационного исследования целесообразно использовать для формирования практических рекомендаций в работе технологов при разработке технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства. Практическая ценность диссертационной работы подтверждается тем, что ее результаты апробированы в Технологическом центре ПАО «КАМАЗ», что позволило выявить снижение трудовых затрат на 30% при формировании межзаводских и межцеховых технологических маршрутов изготовления изделия. Это создает значимые предпосылки для дальнейшего внедрения разработанной системы в промышленное производство.
chairman_dissertation_council.name: Наиль
chairman_dissertation_council.surname: Кашапов
chairman_dissertation_council.patronymic: Фаикович
chairman_dissertation_council.position: Председатель
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: P-6783-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6602262381
chairman_dissertation_council.rinc_id: 128974
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Данис
organization_supervisor.surname: Нургалиев
organization_supervisor.patronymic: Карлович
organization_supervisor.position: Проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 50.01.85
rubrics.name: Автоматизация и автоматизированные системы на предприятиях отрасли
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
oecds.code: 02.03.IU
oecds.name: ENGINEERING, MECHANICAL
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.06
supervisors.fio: Симонова Л. А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Лютов А. Г.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Матухина О. В.
opponents.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
opponents.speciality_code: Теоретическая механика
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГАОУ ВО "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ", ФГАОУ ВО КФУ, КФУ, КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ, КАЗАНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1021602841391
protection_organization.supervisor_name: ИЛЬШАТ
protection_organization.supervisor_surname: ГАФУРОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: РАФКАТОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ФГАОУ ВО "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ", ФГАОУ ВО КФУ, КФУ, КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ, КАЗАНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1021602841391
author_organization.supervisor_name: ИЛЬШАТ
author_organization.supervisor_surname: ГАФУРОВ
author_organization.supervisor_patronymic: РАФКАТОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения