Влияние технологической работоспособности оборудования на производительность и точность планирования

Современные стандарты машиностроительного производства диктуют бескомпромиссные требования к качеству выпускаемой продукции, которые фиксируются в конструкторско-технологической документации в виде допусков на геометрические параметры и характеристики поверхностей в соответствии с принципами, закрепленными в ГОСТ ISO 8015 [1]. Однако на практике обеспечение этих требований сталкивается с множеством производственных ограничений. Наиболее значимым для большинства предприятий металлообработки является значительный срок эксплуатации и прогрессирующий износ парка оборудования [2]. Это приводит к тому, что способность станка воспроизводить детали по заданным параметрам и допускам становится не постоянной, а переменной во времени величиной, которая напрямую зависит от его текущего технического состояния. При этом стоит учитывать, что оценку данного состояния необходимо проводить не по принципу исправен / неисправен, а по его работоспособности.

В соответствии с ГОСТ Р 27.102–2021 [3] работоспособным считается такое состояние объекта, при котором значения всех параметров, характеризующих его способность выполнять заданные функции, соответствуют требованиям нормативной и технической документации. В рамках вы-

полнения производственных задач и целей, работоспособность металлообрабатывающего оборудования можно оценивать по двум основным критериям: качество изготовленной продукции и его производительность. Оборудование признается работоспособным, только при одновременном соответствии требованиям по обоим критериям.

С одной стороны, в области управления качеством и технологической подготовки производства глубоко проработаны методы обеспечения точности, основанные на анализе причин возникновения погрешностей (неточность оборудования, температурные деформации, износ инструмента) и регламентированных проверок геометрической точности станков [4. 5]. Однако, например, ГОСТ 18097-2024 «Межгосударственный стандарт. Станки токарно-винторезные и токарные. Основные размеры. Нормы точности» [6] устанавливает общие рамки точности без учета индивидуальных требований к качеству изделия и дополнительных факторов, влияющих на потерю первоначальной точности конкретного экземпляра оборудования, таких как возраст, уровень износа, что подтверждается исследованиями в области надежности технологического оборудования (ТО) [7, 8].

С другой стороны, в экономике и организации производства детально разработаны методики расчета производственной мощности и формирования планов [9]. При этом следует учитывать, что традиционные системы планирования, основанные на статических паспортных данных и усредненных нормативах времени [10] не учитывают соответствие оборудования обоим критериям работоспособности, что является одной из ключевых причин хронического невыполнения плановых показателей как по объему выпуска, так и по уровню брака. Также, существующие системы планирования не имеют оперативного механизма для корректировки плановых заданий в ответ на ухудшение технического состояния станка, которое проявляется не в его полном отказе, а в невозможности соблюдения требований по качеству обрабатываемых деталей на номинальных режимах обработки, то есть его неработоспособности.

Таким образом отсутствует комплексный подход, который при расчетах производственной мощности и формировании планов учитывал бы взаимосвязь диагностируемых параметров текущего технического состояния оборудования с его фактической работоспособностью, по заданным критериям производительности и соответствия требованиям качества выпускаемой продукции. А значит актуальной задачей является разработка метода, позволяющего количественно оценить влияние текущего состояния оборудования на его производительность при жестком ограничении по качеству выходного продукта и интегрировать эту оценку в систему формирования производственного плана предприятия.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Проектирование деталей машиностроительных изделий предполагает строгое определение требований к параметрам качества. Однако практическая реализация этих требований в производственных условиях неизбежно сопровождается возникновением систематических и случайных отклонений. Как отмечается в исследованиях, описывающих генезис погрешностей обработки, они возникают вследствие неточности оборудования и инструмента, упругих деформаций, износа, температурных деформаций и других факторов [11]. На основании исследования В.М. Кована и А.Г. Схиртладзе [5] технологическая система (ТС) «станок-приспособление-инструмент-деталь» (СПИД) признается сложным динамическим объектом, являющимся источником ошибок в параметрах качества обрабатываемых деталей. Однако, как отмечал С.П. Митрофанов [11], в рамках классического подхода ТС часто рассматривается как квазистатическая, а её изменение во времени учитывается преимущественно через линейный износ инструмента. Современный взгляд, активно развиваемый в работах В.С. Куклина [4], смещает акцент на динамическую, нестационарную природу ТС. В исследованиях А.Н. Гаврилюка и Д.В. Игнатова [8] показано, что состояние системы СПИД существенно меняется не только от цикла к циклу из-за прогрессирующего износа, но и в пределах одной технологической операции вследствие накопления тепловой энергии, изменения сил резания и возникновения нестабильных динамических процессов. Таким образом, погрешность обработки перестает быть простой суммой факторов и становится функцией состояния сложной динамической системы, зависящей от времени и режимов нагружения.

Для контроля состояния оборудования, в частности его точности обработки, разработана обширная нормативная база, включающая регламентированные процедуры и нормы. Межгосударственные стандарты, такие как ГОСТ ISO 230-1-2018, регламентируют методики испытаний станков на геометрическую точность [4], а стандарты на конкретные типы оборудования, например, ГОСТ 18097-2024 на токарные станки, устанавливают базовые нормы [6]. Анализ этих документов, проведенный И.В. Петровым и М.К. Сидоровой, выявляет их ключевое методологическое ограничение: испытания проводятся в условиях, отличных от реального процесса обработки (холостой ход, ква-зистатические нагрузки), и таким образом не определяют реальную точность станка под производ- ственной нагрузкой, которая может существенно расходиться с «методологической» точностью, а также задают усредненные, общие нормы, не учитывающие индивидуальный износ конкретного станка и его влияние на выполнение конкретной технологической операции, что является дополнительным фактором, увеличивающим разность между «методологической» и реальной точностью станка, что подтверждается долгосрочными исследованиями надежности, проведенными под руководством Л.П. Семеновой[7].

Факторы технологического процесса (ТП) также оказывают непосредственное влияние на точность обработки и могут быть классифицированы по характеру их воздействия на стохастические факторы с непредсказуемым проявлением и детерминированные, с установленной закономерностью влияния [12].

Практический опыт показывает, что текущее состояние ТС, определяющее ее способность сохранять стабильность характеристик в процессе работы, является доминирующим фактором, определяющим конечную точность изготовления деталей.

Основным элементом ТС можно считать станок, так как именно его работоспособность оказывает наибольшее влияние на сохранение стабильности ТС в процессе обработки, а значит и на конечные результаты по точности выполнения заданных параметров качества обрабатываемой детали.

Таким образом, мониторинг и диагностика состояния оборудования (станка) является важным элементом для обеспечения работоспособности ТС при заданных требованиях к качеству изготавливаемой продукции.

В настоящее время имеется значительное количество публикаций, посвящённых вопросам технической диагностики металлообрабатывающего оборудования с целью управления его жизненным циклом.

Вибродиагностика утвердилась как ведущий метод инструментального контроля состояния металлорежущего оборудования, обладающий высокой точностью, информативностью и достоверностью [4, 5, 13]. Исследования подтверждают сильную корреляцию между уровнем вибрации и точностью обработки. А работы Б.В. Горяинова и О.С. Афанасьевой обосновали высокую чувствительность вибрационных сигналов к зарождению дефектов в подшипниковых узлах и зубчатых передачах [13]. Исследования коллектива под руководством С.В. Елизарова (НПО «Техномаш») подтвердили на практике возможность не только выявления дефекта, но и оценки его степени критичности для конкретного технологического процесса [14].

В условиях цифровой трансформации методы машинного обучения, нейросетей и цифровых двойников, активно исследуемые Р.А. Новиковым и К.В. Захаровой, позволяют не только с высокой точностью выявлять дефекты, но перейти к прогнозному обслуживанию, оценивая остаточный ресурс узлов [15, 16]

Однако, как отмечает в своей критической статье А.Д. Вольский, подавляющее большинство диагностических методик, включая самые современные, позволяют оценить техническое состояние основных узлов оборудования в текущий момент времени, спрогнозировать их остаточный технический ресурс до выхода из строя по критерию «исправное / неисправное», то есть определяют соответствие паспортным данным [17].

Однако, данный критерий не учитывает дополнительные и основополагающие для выполнения производственных задач параметры: показатели качества и/или производительность и не дает количественного ответа на вопрос, принципиальный для производственного планирования: «Как и с какой производительностью будет работать станок, чтобы обеспечить заданное качество?», то есть его остаточный ресурс по критерию «работоспособное / неработоспособное». Таким образом известные современные методы диагностики и оценки состояния оборудования не предлагают механизма для перевода диагностических данных (уровень вибрации, спектральный состав) в количественные параметры, пригодные для корректировки операционного плана и тем самым формируют фундаментальный пробел применительно к задачам производственного планирования.

В области организации производства и операционного менеджмента существуют устоявшиеся методики расчета производственной мощности, трудоемкости и формирования планов, изложенные в классических трудах по организации производства и нормированию. Они основаны на фундаментальных трудах В. М. Горелика и У. Дж. Стивенсона и закреплены в отраслевых нормативных сборниках [9, 10, 18]. Эти методики оперируют понятиями номинального фонда времени, штучно-калькуляционного времени, рассчитанного на основе статических паспортных данных оборудования, усредненных общемашиностроительных нормативов времени и отличаются высокой точностью для условий работы на новом оборудовании. Однако их основа является и главным ограничением, так как не учитывает уровень износа, динамического изменения состояния конкретной единицы оборудования, дополнительные временные затраты: рост непроизводительных временных затрат (подналадки, дополнительный контроль) на изношенном оборудовании и необходимые для компенсации износа адаптации технологических режимов (снижения скорости резания, подачи, глубины резания) при выполнении требований по качеству обработки деталей.

Таким образом, классическая система планирования, построенная на основе статических данных и усредненных нормативов, формирует разомкнутый контур управления, где плановые нормативы не корректируются на основе оперативной информации о снижении технологической работоспособности оборудования с повышенным износом при выполнении требований по качеству обработки. Это является актуальной проблемой для промышленных предприятий с парком оборудования, имеющим значительный износ, где учет фактической работоспособности оборудования становится критическим фактором обеспечения целевых производственных показателей.

Также проведенный анализ позволяет увидеть методологический разрыв, так как, с одной стороны, современные методы диагностики предоставляют объективные данные о состоянии, но не транслируют их в систему управления производительностью и планирования, а с другой стороны, методы планирования обладают нужным инструментарием, но используют нерелевантные данные.

Выявленный методологический разрыв между диагностикой и мониторингом состояния оборудования (станка) и классическими подходами к планированию требует создания нового инструмента, выполняющего функцию операционного «транслятора». Такой инструмент должен преобразовывать данные о текущем техническом состоянии, в частности, о вибрационной активности станка под нагрузкой в количественные параметры, пригодные для обоснования производственных решений: рациональные режимы обработки, фактические нормы времени и, как следствие, реалистичную производственную мощность.

В связи с этим актуальной можно считать задачу разработки метода диагностики состояния оборудования в условиях под нагрузкой для определения рациональных режимов обработки, фиксируя допустимый уровень вибраций в ТС, при которых показатели качества будут удовлетворять допустимым пределам и учитывать результаты данных исследований при формировании производственных и оперативных планов.

Предпочтительные (рациональные по критерию обеспечения качества обработки) и критические режимы обработки (при которых оборудование признается не работоспособным по критерию обеспечения качества обработки) могут быть определены для конкретного станка (находящегося в текущем техническом состоянии) на основе экспериментальных данных и их численной обработки

В качестве основы предлагаемого метода выступает подход, рассматривающий технологическую систему (ТС) как динамический объект, работоспособность по критериям качества и производительности которого необходимо не только определить, но и формализовать для целей операционного и производственного планирования.

Предлагаемый метод включает в себя последовательные этапы. Каждый этап имеет свою значимость и степень влияния на производственные процессы предприятия, формируя новый подход к операционному управлению.

К этим этапам можно отнести:

• -    проведение эксперимента по определению взаимосвязи между режимами обработки, показателями качества обрабатываемой детали и уровнем вибрации при ее обработке;

• -    формирование расширенной эталонной базы данных рациональных режимов обработки с допустимым уровнем вибрации станка и показателями качества на основе, полученных результатов эксперимента;

• -    разработка модели расчета фактической производительности;

• -    создание алгоритма оценки аналогичного оборудования;

• -    экстраполяция предыдущих этапов предлагаемого метода на другие группы оборудования предприятия;

• -    агрегацию результатов всего парка.

Основная идея предлагаемого эксперимента заключается в следующем.

Рассматривается система «станок – приспособление – инструмент – заготовка – СОЖ» в целом.

Обработка тестовых образцов проводится множество раз при различных режимах обработки. При этом материал и размер заготовки, характеристики режущего инструмента, СОЖ, приспособление и прочие элементы на данном этапе исследования условно считаются неизменными.

Основной целью данного эксперимента, является установление зависимости между частотными характеристиками вибрации станка и параметрами его нагружения. Вибрация рассматривается здесь как отклик системы на внешнее воздействие, которая измеряется на рабочих режимах в процессе обработки, путем проведения вибродиагностики и вибромониторинга, а ее величина выступает средством контроля качества исполнения рабочего процесса.

По окончании технологической операции оценивается качество обработки детали (по всем заданным параметрам), и фиксируются данные вибрации шпинделя станка.

В зависимости от выполнения требований к качеству обрабатываемой во время эксперимента детали производится отбор режимов обработки:

• -    при выполнении всех требований режимы считаются рациональными, а уровень вибрации при данных режимах обработки – допустимыми;

• -    при невыполнении требований хотя бы по одному из заданных параметров качества, режимы признаются критическими, вибрации недопустимыми.

Входными контролируемыми параметрами являются режимы резания (скорость (V, м/мин), подача (S, мм/об), глубина (h, мм)), диагностические параметры – уровень вибрации (по трем осям) на холостом ходу и под нагрузкой.

Выходными контролируемыми параметрами являются характеристики качества продукции, в рамках эксперимента, к ним относятся геометрические (точность формы и размеров), качество поверхности (шероховатость Ra, Rz) и визуальные дефекты (риски, задиры).

Все параметры оцениваются по стандартизированной шкале.

В результате проведенного эксперимента формируется совокупность рациональных режимов обработки (h, S, V), при которых показатели качества обработки удовлетворяют заданным требованиям, а также допустимый уровень вибрации во время обработки по каждому режиму.

Дополнительно при проведении эксперимента определяется эмпирическим путем величина оперативного времени (Т_оп) изготовления детали для всех рациональных режимов обработки.

Все полученные в ходе эксперимента данные сводятся в единую таблицу, которая принимается как эталонная таблица рациональных режимов для станка модели N.

Пример фрагмента эталонной таблицы представлен далее (табл. 1).

Таблица 1. Эталонная таблица рациональных режимов для станка модели N

№	Скорость обработки V , м/мин	Скорость подачи, S, мм/об	Глубина резания, h , мм	Уровень вибрации, а, м/с 2	Время операции, т оп , мин	Развитие дефектов		Показатели качества продукции
						Вид	Степень	0-10	Форма	Размеры	Поверхность
1
2
-
-
n

На основе проведенного эксперимента и выявленной взаимозависимости режимов обработки и уровня вибрации при выполнении требований по качеству изготовляемой детали, период применения того или иного рационального режима из перечня эталонной таблицы с сохранением его работоспособности по критерию качества ограничен. Главным индикатором, сигнализирующем о необходимости перехода на другой режим обработки является превышение значения допустимого уровня вибрации, соответствующего данному режиму. Таким образом, изменение рациональных режимов обработки на станке с целью сохранения работоспособности по заданным параметрам качества выпускаемых деталей оказывает непосредственное влияние на еще один его критерий – уровень производительности, который в свою очередь влияет на производственную мощность как единицы оборудования в частности, так и на общую мощность цеха и предприятия в целом в заданный период времени.

Также стоит отметить, что соотношение нормативной (усредненной) и фактической производительностей показывает степень неточности классических методов планирования. Следовательно, можно утверждать, что чем больше эта разница, тем выше риски срывов производственных планов и невыполнения запланированных показателей по объему выпуска.

Экспериментальные данные, сведенные в эталонную таблицу (табл. 1), позволяют перейти от качественного описания к количественной модели планирования. В основе модели лежит формализация двух взаимосвязанных критериев работоспособности ТС: качества продукции и производительности.

Для прогнозирования производительности оборудования на период его работоспособности по обоим критериям необходимо произвести расчет фактических значений штучной трудоёмкости и эффективного фонда времени работы оборудования (с учетом возрастных характеристик, интенсивности использования и соответствующей технической готовности) для каждого рационального режима обработки из эталонной таблицы.

Расчет прогнозной фактической мощности базируется на модификации классической модели, преобразованной с учетом выявленных экспериментом взаимозависимостей и влияния фактического технического состояния станка. Для каждого i-го рационального режима, зафиксированного в эталонной таблице (табл. 1), определяются скорректированные значения трудоемкости и доступного фонда времени.

Модель фактической штучной трудоемкости с компенсацией износа. Базовая штучная трудоемкость T_шт формируется из оперативного времени T_оп , включающего основное T_о и вспомогательное T_всп время, а также регламентированных затрат на обслуживание T_т.о. , организационные работы T_орг и отдых T_отд [19]:

^ шт.баз - ^(Т о + ^Т всп ⁾ + ^Т т.о. + ^ орг + ^ отд ,

Для учета деградации характеристик оборудования и условия одновременного соответствия ра- ботоспособности станка по критериям качества и производительности, которое приводит к необходимости перехода на менее скоростные режимы обработки и увеличению числа подналадок, в модель вводится дополнительное время, обусловленное износом ДТИЗН, которое не является константой и предлагается к расчету на основе корреляции с диагностическими параметрами по формуле:

АТ^ Н, - a (^V- "^V т _о . _ном ) + р ( "^! Т _всп ) ,                           (2)

vhom                     uдоп где Vном, То.ном – номинальная скорость резания и расчетное основное время для нового оборудования;

• V _р.i , a_i – рациональная скорость и уровень вибрации для i -го режима (на основе базы данных); a_доп – предельно допустимый уровень вибрации, установленный экспериментально;

Т_всп – нормативное вспомогательное время;

а, в - эмпирические весовые коэффициенты (0<а, в<1 ), определяемые методом наименьших квадратов по данным хронометража в ходе эталонного эксперимента. Коэффициент а отражает вклад потерь от снижения скорости, в - вклад потерь от снижения стабильности технологической системы.

Таким образом окончательная формула для расчета фактической штучной трудоемкости с учетом состояния:

^Тштл ^{— Т} шт.баз ^ ^АТ изн.1 •                                    ⁽³⁾

Расчет фактического эффективного фонда времени работы оборудования . Эффективный фонд времени имеет погрешность, так как не учитывает влияющие на него дополнительные факторы, такие как степень загрузки, которая отражает интенсивность использования станка в течение смены или заданного промежутка времени, коэффициент технической готовности для каждого станка на основе статистики простоев за предыдущий период и возраст станка, который также оказывает влияние, так как с увеличением данного показателя, увеличивается фактическое время простоев. Поэтому для определения фактического эффективного фонда времени предлагается скорректировать эффективный фонд времени, с учетом реальной доступности оборудования путем введения и расчета интегрального коэффициента состояния К _п, который учитывает влияние загрузки К _загр, технической готовности К _тги возраста К _возр станка:

^ п    -^^^ загр^- ^ тг- ^ Возр^ ,                                   ⁽⁴⁾

^ф., — ^.

На основе полученных значений штучной трудоёмкости и эффективного фонда времени можно рассчитать фактическую производительность (П) для каждого i -го рационального режима, при котором изделие будет отвечать заданным требованиям качества по формуле:

П _— ^ ^ф.^э' ^ шт!

И далее суммированием по формуле (7) значений производительности (П) всех n используемых рациональных режимов обработки за заданный период, при условии, что станок сохраняет свою работоспособность по заданным критериям качества и производительности:

II X" ,1b (7)

Алгоритм расчета мощности для станочного парка. Описанный метод масштабируется на парк из N однотипных станков. Для определения первоначального технического состояния каждого j - го станка проводится вибродиагностика и на основе ее результатов по эталонной таблице определяется первоначальный и последующие возможные рациональные режимы обработки, при которых j -й станок будет работоспособен по критериям качества и производительности. После чего по формулам (2)–(7) рассчитывается его индивидуальная мощность П^{( j )} с использованием соответствующих коэффициентов а^,^^ :и перечня режимов. Суммарная мощность однотипных станков П_уч будет равна: