自动化车床管理中最优策略与成本分析

本文主要讨论的是自动化车床管理中连续加工零件工序中的最优策略问题。在现代技术下，被动地等待故障发生，然后投入较高资金处理出现的问题，这种传统的处理方法已经不符合工业生产和现代社会的发展要求。由于衡量这个策略好坏的标准是生产该产品的效益，因此能否制定出一个合适的检查间隔和刀具更换策略是我们解决这个问题的关键所在，为此我们分别建立了三个最优化模型。 针对问题一：我们通过对所给数据的处理，判定刀具的生产产品寿命近似服从正态分布函数。建立了刀具更换间隔内，单个合格产品的最小期望损失费用的目标函数；在一个刀具更换周期内，分别计算产品检查费、不合格产品损失费、故障排除费，然后将总费用除以此刀具更换周期内生产的合格零件总数，即可得到每个合格零件的平均费用。最后我们用 Matlab 编程求出了当零件检查的间隔为70，刀具更换间隔内检查的次数为8，刀具的更换间隔为520时，得出的每个零件的平均损失费用最小值为2.68。 针对问题二：为了使模型得以简化，我们令刀具更换周期为检查周期的整数倍。我们把它分为故障发生在刀具更换间隔之后和刀具更换间隔之前两种情况进行分析。根据此，建立了包含故障发生前后两种情况的数学模型，并通过计算得出了最优的刀具更换周期为整数倍的检查周期。最后，我们得出结论，对于特定的生产工艺和条件，我们可以通过数学建模和优化方法找到刀具更换周期和检查周期的最佳组合，以最大程度地提高生产效益。 针对问题三：在这一部分，我们将连续加工零件工序中的最优策略问题进行了进一步讨论，针对问题一和问题二的分析结果，我们通过建立了最优化模型，并采用了数学方法进行了求解。我们将数学模型进行了求解，并通过模拟实验，得出了最优的刀具更换周期和检查周期的组合方案。我们验证了这些方案在实际生产中的可行性和有效性。在最后的结论中，我们强调了自动化车床管理中连续加工零件工序中的最优策略问题的重要性，提出了今后研究的方向和改进的建议。 综上所述，本文通过使用数学建模和优化方法，对自动化车床管理中连续加工零件工序中的最优策略问题进行了深入分析和研究，得出了一系列可行的解决方案和优化方案。这些方案对于提高生产效益和降低成本具有重要的意义，对于指导实际生产工艺具有一定的参考价值。同时，在研究过程中，我们也发现了一些问题和不足之处，这些将成为我们今后研究和改进的方向，为自动化车床管理领域的发展做出我们的努力和贡献。