שימוש בתכנות Integer לשיפור בקרת איכות בתהליכי ייצור

הבנת תכנות Integer בקונטקסט של ייצור

תכנות Integer (IP) הוא ענף של אופטימיזציה מתמטית שבו משתנים החלטות מוגבלים לערכים integer. בייצור, הגבלה זו חיונית כי החלטות רבות כרוכות בחירות דיסקרטיות: אם לבדוק יחידה מסוימת, כמה מפקחים להקצות, או מכונה כדי לקבוע.בניגוד לתכנות ליניארית, אשר מניחה משתנים רצופים, מודל IP ללכוד את המציאות כי אתה לא יכול לבדוק 2.7 יחידות או 1.4 מפעילי הליבה של מודל אופטימלי של פתרון תפקוד (לעתים קרובות) של מגבלות ייצור אופטימאלימה).

תכנות Integer יכול להיות מסווג עוד לתוך תכנות integer טהור (כל המשתנים integer), תכנות בינארי (variables 0 או 1), ותכנות מעורב-integer (כמה רציף, כמה אינטגר) משתנה בינארי) Binary הם חזקים במיוחד עבור מודלים של פתרונות כן / לא החלטות, כגון אם לבצע בדיקה בתחנה מסוימת.

תפקיד בקרת איכות בייצור מודרני

בקרת איכות (QC) מבטיחה כי מוצרים לעמוד בסטנדרטים מוגדרים מראש לפני ההגעה ללקוחות.שיטות QC מסורתיות כוללות בדיקה ידנית, בקרת תהליכים סטטיסטית (SPC), וקבלה תוכניות דגימה יעיל בהקשרים רבים, גישות אלה לעתים קרובות סובלים מאי יעילות.בדיקות ידניות הן איטיות ובלתי עקביות; SPC מסתמכת על הנחות של נורמליות ועצמאות; ו- amplingling תוכניות כמו ANSI / ZQ) יכולות להדק באופן מפורשות על ידי שימוש בנתונים או מגבלות יעילות יותר (או לחץ על ידי יעילות) על ידי שימוש באופן ישיר על ידי יעילות יותר על ידי יעילות גבוהה יותר על ידי יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של

ניסוח בעיות בקרת איכות כמו Integer תוכניות

בדיקה אחרונה ב-Aspectimal Inspection Allocation

אחת האפליקציות הנפוצות ביותר ב- IPC היא להחליט איפה וכמה בדיקות לבצע לאורך קו ייצור רב-שלבי. נניח שמפעל מייצר לוחות אלקטרוניים עם כמה תחנות הרכב.היצרן יכול לבדוק אחרי כל תחנה או רק במבחן סופי.המטרה היא למזער את העלות הכוללת של ציוד ניהול, עלויות בדיקה, עלויות עבודה מחדש, ועונש עבור יחידות פגומים שמגיעות ללקוח.

תוכנית פיתוח של Sampling Plan

(ב) טבלאות של ההרחבה יכולות גם לתכנן תוכניות קבלה אופטימליות (integer) ו-Inmini sampling (בקיצור: ⁇ ) ו-(בקיצור:2cua) מכילות את גודל הדגימה של ה-Balphtance: (integer) לצמצום העלות הכוללת את העלות הצפויה ל- IPFLT (המחירים) ו-LQ% (המחיר ה-L) הוא גבוה יותר מ-DLCDValpLT (התקן).

תחזוקה ובקרה של תהליכים

איכות היא לא רק על זיהוי, אלא גם מניעת תכנות Integer משמש כדי לקבוע תחזוקה מונעת (PM) ובקרת תהליכי התאמות.כל כלי מכונה ללבוש לאורך זמן, המשפיע על ממדים של המוצר.מודל IP יכול להחליט מתי להחליף או לתקן כלים המבוססים על נתוני חיישן ועל שיעורי סחף היסטוריים. Variables כוללים את ההחלטה בינארית להופיע בזמן נתון ו- אינטגרטורל משתנים עבור מספר המיוצרים יחידות מקסימליות כגון פגיעה חלקית, במיוחד.

שיקולים נאותים והערכה אמיתית בעולם

פתרון תוכניות Integer

(התכניות של Integer הן NP-Hard בכלל, כלומר זמן פתרון יכול לגדול באופן אקספוננציאלי עם גודל הבעיה.עם זאת, פותרים מודרניים משתמשים בטכניקות מתקדמות כגון presolve (כדי להפחית את גודל המודל), ענף-ו-cut (לצמצם את גבולות), ואת היוריסטים (לדוגמא ייצור טיפוסי QC עם 500-1000 משתנים), וכמה אלפי משתנים רצופים יכולים לפתור בתוך 1% של פתרונות יעילים (F) לשילוב של חברות יעילות (p2) של יעילות (p) של מערכות ניהול יעילות (F) של יעילות) של מוצרי API (מחדשהספקת) של מערכות הפעלה רגילה של מספר שניות (F2.

אתגר נתונים

הדיוק של כל מודל IP תלוי באיכות הפרמטרים של קלט: שיעורי פגם, עלויות בדיקה, זמני עבודה מחדש, ועלויות עונש. יצרנים לעתים קרובות חסרים נתונים מדויקים, במיוחד עבור קווי הרכב מורכבים. שתי אסטרטגיות להפחית את הנושא הזה. הראשון, להשתמש בנתונים פגומים היסטוריים וליישם תוקפנות או מכונה כדי להעריך פרמטרים, עם מרווחי אבטחה כדי לאפשר אופטימיזציה חזקים.

מקרה מחקר: תכנות Integer עבור תחנות Inspection בקו אספנות

יצרנית אלקטרוניקה בינונית המייצרת סקירות של לוח מעגלים מודפסות (PCBAs) מול עלויות עבודה עולה ותלונות לקוחות.תוכנית QC הקיימת קראה ל-100% בדיקה חזותית בשלושה תחנות, ולאחר מכן על ידי בדיקה פונקציונלית.החברה רצתה להפחית את עבודת הביקורת תוך חיתוך פגם שינוי פגום.מודל תכנות אינטגרטיבי לא נבנה עם משתנים בינאריים עבור כל אחת מ -12 תחנות פרוייקט; המטרה מצמצם עלויות עבודה נוספות הצפויות ועלויות הפעלה מופחתות של פחות מ-2% עד ל- 0.5% בלבד.

כיוונים עתידיים ואינטגרציה עם תעשייה 4.0

בעוד הייצור לאמץ את האינטרנט של דברים (IoT) ומחשוב ענן, תכנות integer יהיה אפילו חזק יותר. מידע בזמן אמת מחיישנים יכול להאכיל מודלים IP דינמיים כי להתאים תוכניות בדיקה על זבוב.לדוגמה, אם מכונה מסוימת מתחילה לייצר מחוץ ל-tolerance חלקים, המודל יכול מיד להגדיל את תדירות הבדיקה למטה.

מסקנה

[התכנות המתמטיות הופכות את בקרת האיכות מפעילות אקטיבית, המונעת על ידי אינטואיציה לתפקוד פרואקטיבי, מותאם אישית.על ידי ייצוג מתמטי של מגבלות ויעדים של העולם האמיתי, יצרנים יכולים במקביל להוריד עלויות ולשפר את האיכות.אזורי היישום רחבים - החל הקצאת תחנה ותוכנית אופטימיזציה לאופטימיזציה למנוע תחזוקה פתוחה ותיקון תהליכים.למרות שמודלים מהווים תנודות ראשוניות, היתרונות לטווח ארוך הם בעלי שביעות רצון גבוהה יותר: