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自动化车床:检测与更换策略优化的经济效益分析
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更新于2024-06-28
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自动化车床问题概述文档深入探讨了在工业生产中自动化车床上刀具检测与更换的重要性和优化策略。主要内容聚焦于三个关键问题: 1. 道具检测与更换频率优化:通过对附表数据进行6SQ软件拟合分析和MATLAB的假设检验,研究发现这些数据符合X(600,1962)正态分布。针对问题一,提出了以平均费用为评价指标,通过等概率间距对刀具进行检测。通过穷举法,最佳策略确定为每9次检测,涉及零件序号58、99、135等,更换刀具的间隔为281个零件,使得每个正品零件的平均成本最低。 2. 单策略模型处理误判:问题二考虑了误判情况,由于正品来源多样,通过分析检测前后的元素来源,制定不同的检测策略。最终得出,最优方案为10次检测,涉及零件序号82、101等,有效降低了误判对生产的影响。 3. 双策略模型的引入:鉴于单策略模型误判率较高,采用了双策略,即一次检查两个零件,这样可确保在正常和异常工序中,产品合格率分别提高到96.04%和16%。通过穷举法寻求最优解决方案。 整个研究旨在通过合理的检测与更换策略,最小化生产工具的平均成本,提高生产效率和产品质量。通过以上模型的构建和优化,为实际生产中的自动化车床刀具管理提供了科学依据和决策支持。
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通过数据的分析,可知刀具无故障生产零件数
x
服从参数
m
和
s
正态分布,
其中
600, 196.629
m s
= =
。其概率密度函数为:
2
2
( )
2
1
( ) 0
2
x
f x e x
m
s
ps
-
-
= ³,
在 matlab 中对正态分布的概率进行拟合,最后概率函数可以近似表达结果
图二:
图 4.2 正态分布函数的拟合
4.2 正态分布假设检验
。
表 4.1 正态分布的假设检验
假设检验
零假设
服从正态分布
自由度
9
卡方统计量
p 值
显著性水平
结果
接受零假设
5. 问题一的解答
通过
3
s
事件可得,零件生产数应在区间
[10.11 1189.89],
区间上,我们规定一个
200 400 600 800 1000 1200
-5
0
5
x 10
-3
residuals
9th degree: norm of residuals = 0.0066786
0 200 400 600 800 1000 1200
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
y = 4.4e-026*x
9
- 2.4e-022*x
8
+ 5.2e-019*x
7
- 5.8e-016*x
6
+
3.5e-013*x
5
- 1.1e-010*x
4
+ 2.2e-008*x
3
- 1.9e-006*x
2
+
0.0001*x + 0.00033
data 1
9th degree
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