田博雅
中国航发哈尔滨东安发动机有限公司 黑龙江哈尔滨 150066
本文在借鉴到国内外研究成果的基础上讲产品族的模块板和成组技术的思想运用到工时定额的方法中,然后以零件的特征为工时的主要载体,使得产品族零件工时的定额方法能具有较好的通用性,同时将传统工时估算和神经网络、计算机技术相结合到一起,对企业的发展提供到了一定的帮助[1]。
这方法将制造突出特征的能力视为工作时间的文化载体,以便有效地支持产品中一系列功能强大的制造系统的功能。大量制造的明显特征是指具有一定几何图形形状和大小以及后处理技术的零件和形状单元。它们揭示了可以大量制造的各种形状和尺寸的零件的基本特征。可以制造零件的典型特征是构造所有零件的基本模型的大多数元素的几何形状和信息内容。多重制造的主要特征是通过连接各种拓扑特性而生产出完整的各个零件,并且是各个零件不可分割的一部分。全面分析产品系列的整体结构,产品设计,匹配和制造相关方面的资深专家定义了该系列产品所有部件的基本特征,并确定了最终产品的成功完成的重要特征制造到相关的数据库,并根据明显特征的最终制造确定零件的相似性。在这一阶段中,主要包括成功建立零件可制造的典型特征的相关模型,最终制造主要特征信息的内容模型以及显着特征制造的实际关系模型结构。在各个零件阶段之后的相似性判断之后,还可以将零件分为主要组和几个不同的零件组,并在每个人的每个零件组中组合所有零件的所有制造特征。具有明显的特征和较强的耦合关系;基于虚拟数据,各个零件的最终制造基本特征描述了零件组中所有零件的工作时间,并建立了各个零件的工作时间描述表[2]。
构件是由各种制造特征按照一定的游戏规则构成的,即拓扑结构的实际关系。零件制造主要有方面:一是明显特征模型的结构,二是零件的明显特征与其它相关信息(典型特征的具体名称、典型特征的类型、特征的特征值等)之间的密切关系,以及与构件显著特征相关的参数和二者之间的小空间主位置关系的实际拓扑性质关系,因此,有必要快速完成主动构造相关模型的工作各零件制造的主要特征,从而建立各零件大批量制造的主要特征信息内容的建模方法及零件大批量制造典型特征拓扑特性之间的关系。可以制造的主要特征之间的关系是,它们不与平面投影相交,并且使相当大的一部分占据很小空间的重要特征的总和就是它们占据的更多空间之和。这制造特征之间的关系是,最终制造的明显特征具有交错的二维平面,并且制造的一个明显特征的总和占据了足够的空间以占据它们所占用的更多空间。要在批量制造各个零件的主要特征之间建立牢固的耦合实际关系,需要直接从可制造零件的重要特征和各种类型的信息建模特征中提取出可以制造的每个基本特征。两者的整体结构有关,以确保两者的基本特征是否分开,相邻或不包括在内。这样,它可以帮助建立可以产生典型特征的各个部分的拓扑特性之间的关系,并使用图论理论描述最终制造的各个零件的典型特性的拓扑特性之间的关系。
事实上,要确定不同类型不同零件和主要材料的相似性,显然要求所有相同零件组中所有零件的不同类型和材料有根本的不同。只有这样,下一步才能确定各零部件量产显著特征的同一性。可以根据能够制造的主要特征的相关方面的信息内容来确定各个零件的基本特征的相似性。各零件批量制造的主要特征类型确定如下:是否存在相似性是宏观和微观上对零件基本结构的相似性判断。各种构件的最终制造和各种信息模型结构的主要特征是判断各构件相似性的基础。可以使用所有零件的内容相关模型来创建主要特征信息,以获取所有零件批量生产基本特征中每个零件的相应信息内容,然后进行判断[3]。
工作时间的详细说明平台发布了平台,这些平台定量或定性地描述了影响零件工作时间配额的各种外部因素,以清晰直观地表示工作时间配额。它描述了所有零件组中所有组件的工作时间都会极大地影响外部因素和工作时间配额的最终数据,并且组件组中所有组件的最终制造特性和工作时间都具有很大的影响。因为,应该是各个零件组。为了为该统一系统的工作计划建立平台,首要任务是标准化各个零件组的批量生产。重要的功能和工作时间对外部因素有很大的影响。因此,要建立一个描述零件工作时间的平台,有必要首先建立所有零件的所有相应虚拟数据。根据某些规则,零件组中各个零件的几乎所有显而易见的特征均已构建并用作虚拟网络的各个部分。虚拟图像的各个组成部分涵盖了所有零件组中几乎所有最终产品的所有典型特征。它是大量生产各种零件组的重要特征的集合。工作时间详细描述了平台发布,然后描述了虚拟游戏的各个部分。这就是为什么产品平台的工作时间详细描述基于所有零件的虚拟数据的原因。本文定量和定性地描述了虚拟数据所有部分每个工作时间配额的影响因素,并使用所有功能列表作为平台提供的初步描述工作时间的平台[4]。
由上可知,以零件制造特征作为工时载体的方法提出为我国企业的零件工时制定提供到了一个全新的思路,在未来的研究中应当着重研究如何进一步的实现到新方法的高效性以及零件工时的想实行检索和重用[5]。