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Abstract

优化汽车装配工艺减少装配时间

摘要

汽车制造业正经历重大重组，每一个汽车制造商正在大力投资，以适应新的制造工艺以及装配技术，这将降低整体经营成本，同时保持产品的质量。在一般情况下，装配线的设计和开发的目标同步工人，机器，工具和组件。重要的是，要有一个优化的装配操作序列，以方便装配线的顺利运作。本文的研究将集中在基于关系和优先图概念。在一般情况下，一个联络建立基于组件之间的连通性彼此不同的组件之间的连接。利用现有的关系，多个可行的优先图生成可导致多种可行的装配序列的发展。这些可行的装配序列可以有不同的装配时间。从这些多序列，一个优化的车辆装配序列将被开发用于实现最小装配时间。一个动态树为基础的算法已经发展到自动遍历可行的联络和优先图，以计算最佳的装配优先级序列的最小装配时间。

关键词：装配，优化，装配时间

1.引言

组件是连接两个或多个组件的过程中，组件或团体一起服务所需的功能。在一般情况下，有多个序列可用于完成一个特定的任务的从开始直到结束，但不是所有的序列是可行的，因为它们不能满足给定的约束集。重要的是要选择最佳可行的装配顺序，以减少影响整体成本的因素。总装配时间、完成任务所需的工人数量和零部件的库存成本等因素影响着总装配成本。在装配顺序优化的情况下，组件组装在一起的顺序是很重要的。很明显，在所有可能的装配序列中，一些序列能够更有效地利用现有的资源，包括工人，设备和工具优化

每个组件的工作可以分成多个子任务，其中两个或两个以上的组件或模块将在每一步的任务结合在一起。这个过程包括建立个人成分和生成可行的基于联络约束之间的关系的优先图。生成的可行序列将保证产品装配将执行的要求，满足所有的功能要求。要计算与每个优先级图相关联的时间，一个预先确定的运动时间系统，如MOST（梅纳德操作序列技术）可以使用。

装配顺序的选择极大地影响装配的总体成本和有效性。不同的装配序列可能需要不同的机器和工具，利用现有的资源，产生一个全新的设备设置与不同的方法。通常情况下，装配规划过程在很大程度上依赖于工业和制造工程师的专业知识和直觉。虽然有可能根据工程师的经验拿出一个可行的序列，但是所产生的装配序列可能不是最佳的序列。因此不忽略任何可行的序列，从而确保装配过程的顺利运作，并以最佳的方式利用资源，生成所有可行的装配序列系统，是非常重要的

本文章将集中在一个减少总的装配时间的方法来产生可行的优先顺序。本文的目标市场是装配车间，装配定制汽车满足客户的需求。随后，强大的优化模型将被开发用于大规模生产线用于生产大规模的车辆。下一节描述的方法将用来选择最佳的序列之间的所有可用的可行的序列，这将减少总的装配时间。

2.文献评论

Bourjault表示在他的研究和建模中，使用的是应用组件之间的关系的知识，通过一问一答的形式来约束装配。作为以问答形式被Bourjault提出的方法是一个很麻烦的任务，德法西奥和惠特尼研制的“钻石图搜索方法生成装配序列。为了进一步降低“钻石图的节点数，Homem de Mello和桑德森用与/或图用拆卸的方法解决序列的生成问题。在拆卸的方法中，主要的想法是通过研究联络图割割集，列出所有可能的拆卸方式。联络图是一个无向图，表示由一个节点表示的两个部分之间的连接。由于生成所有可能的装配序列的过程需要大量的输入，手动序列生成方法无法工作的复杂的装配结构。

鲍德温等人介绍了一种综合计算机辅助生成和评价优先序列。罗姆尼和考夫曼等人，提出了一种基于碰撞分析的自动化系统。博纳维尔等人提出了利用遗传算法解决的问题，产生可行的序列大集会。陈和Henrioud提出了一个生成基于之前组件的优先级信息汇编所有可行的优先序列的算法。Tsao和沃尔特和黄和李介绍了一个用谓词演算方法序列生成技术。delchambre和wafflard开发提取优先约束从联络图软件。delchambre和加斯帕特开发了装配序列生成与选择原型软件。对于一个汽车装配厂，如果一个新的车辆是通过修改现有的线组装，优先知识是非常有用的。

3.方法论

选择最佳的可行的装配序列是非常重要的，因为它是影响的关键因素，如总装配的持续时间，所需的组装产品的船员规模，专门的工具和夹具的要求，也涉及在装配的返工量。产生一个特定的产品的所有可行的装配序列可以是非常密集的产品具有大量的部件。由于组件中的部件的数目增加，可行的序列的数目急剧增加。因此，有必要开发一种自动生成可行序列的方法。联络图和优先图已被开发人员作为执行这些任务的一种方式。在本文中，这两种技术已被用于开发一个动态树为基础的方法，用于产生最佳的装配序列的汽车，以尽量减少总的装配时间（图1）。在这种方法被详细解释之前，联络和优先图的概念已经解释在下面的子部分。

图1：方法概述。

联络

优先表1

总装配时间（分钟）

联络

总花费

优先表2

联络

装配的部分

优先表3

3.1 联络优先图

Bourjault介绍了生成所有可行的装配序列算法通过回答一系列问题的方法。这些问题围绕着零件的配对信息而展开。在一般情况下，一个组件的各个部分之间的关系图的基础上开发的零件的配合条件。每个组件的一部分被表示为一个节点的图形和线连接的两个部分显示它们之间的连接。用户可以从表示装配部件的连接的连接图中提取信息并生成装配序列。虽然问题的答案产生所有可行的装配序列，它是很难遵循的问题答案格式为一个大的产品有几千个部分。

Defazio 和 Whitney介绍了一种基于Bourjault的工作联络图的生成方法。在他们的方法中，有两个对所有联络员来说都必须回答的问题事务。问题是：

1、1）“联络前必须做甚么？”

2、2）“联络员联络后必须留下来做什么？”

图2（a）和图2（b）分别显示车门组件的图形和图形表示。门组件总共有8个部件组装在一起以完成组件。图2（b）中的零件名称旁边的括号中的数字与图2（a）所示相同。

图2：（a）门副组件的图形表示 （b）门组件的图形表示。

图3显示了通过使用吉奥和惠特尼的方法，回答了在他们的文章中的两个基本问题完成的门组件的连接图。从联络图可以看出，有多种具有不同起点的方法来组装门组件。一个可能的序列可以从门（部分# 1）其次是完全组装前车门装饰组件安装（部分# 3）在门上。另一种选择是将前门装饰组件装配到车门上，然后将杯子安装在前车门装饰件总成上。所有这些可行的门装配序列形成一个优先图，如图4所示。

图3：车门总成连接图。

2

门（1）

装夹（2）

1

1

4

3

螺丝钉和垫圈（8）

窝成杯状（7）

前门装饰组件（3）

5

6

门拉手盖子（5）

螺丝钉（6）

7

螺丝钉和圆垫圈（4）

图4：车门总成优先图。

图5：不同版本的梅纳德操作序列技术（MOST）。

如优先图所示，在每个级别（第一级），一个工人有多个选项，以移动到下一级（I级 1）。为了找到最佳可行的装配顺序的门子组件，过滤标准必须被定义来衡量每个可行的装配序列的效率。例如，如果总的目标是减少装配时间，大多数分析可以进行每个可行的序列和至少组装时间的序列可以被选择为最佳可行的装配序列。本文试图减少装配时间，使用深度优先图搜索算法的优化模型已被提出。使用优先优先搜索算法结合优先图的优点是优化的生成装配序列，因为我们从第一级移动到I级 1中的优先图。

3.2 梅纳德操作序列技术和计算组件的总时间

梅纳德操作序列技术，通常被称为是一个行业公认的时间测量实践，是由H. B. Maynard公司开发的。大多数技术使用的知识的一系列活动，同时执行一个任务，并计算完成任务所需的总时间估计。大多数技术已应用于各种制造业和工业领域，包括汽车，航空航天和电子工业。这种易于使用的工具是首选的行业，使他们能够以有效的方式管理资源，简化整个过程中考虑，促进规划活动，并估计人工成本。

梅纳德操作序列技术有三个不同的版本：最小版、基础版和最大版。在一般情况下，该任务被分解成其多个子任务和完成每个子任务所需的时间计算。估计的总时间是通过以下方式获得的所有单独的时间，这些子任务涉及。时间的计算是在时间计量单位来表示（TMU）。1单元相当于1 / 100000小时或0.0006分钟。这些版本之间的主要区别是最详细的水平。如果所涉及的活动都是在几十个TMUs水平，那么使用的是基础版。最大版版本的工作任务所记录的活动水平在数百个TMUs，而如果是使用的个人TMUs那么最小版优先。

标签1是用来说明最概念的一个小活动：“采摘螺母，紧固螺栓与7行动”。

标签1：基础版梅纳德操作序列技术通用移动数据卡。

使用标签1，上面的任务可以分解成子任务如下：

因此，抓住螺母并将其固定在螺栓上所需的总时间是：

一个类似的方法用于计算总装配时间门组件使用基础版梅纳德操作序列技术。车门装配总装配时间计算为10783 TMUs相当于6.47分钟的（1 TMU = 0.0006分钟）。

3.3 动态树最优优先序列

如前几节所示，联络和优先图技术可用于自动计算不同的装配序列和与不同序列相关联的时间。然后，这个过程可以扩展到计算的最佳装配序列，这将导致最小装配时间。然而，计算总装配时间的所有可行的优先图是不是一个有效的方法，选择最佳的装配序列。因此，从排序的角度来看，应该在第一次尝试中产生最佳装配序列，从而使产品的总装配时间最小化。

在本文中，提出了一种基于关系产生的知识优化的优先顺序，采用深度优先搜索算法，图的新方法。本文提出了一种动态树为基础的算法，采用深度优先的方法产生一个最佳的装配序列，达到的目的，最大限度地减少总装配时间。在深度优先搜索算法中，通过跟踪当前节点相邻节点的路径访问树中的所有节点。如果没有可用的相邻节点，树是返回上一级。对于自动生成的最佳装配序列，两个随后的操作之间的装配时间被用作成本函数，该成本函数被分配到树中的边缘加入相应的两个装配操作的节点。

在该算法中的第一步是任意确定的起始部分或选择启动组件（SC）是根据一定的标准，如规模、复杂性、对装配等，一旦SC是确定的重要性，该算法识别所有可能的组件（CI）可以组装到SC基于联络信息。在这些可行的组件候选，该算法扫描的优先级树，并确定组件将需要的最小时间被组装到现有的组件。该组件的最小装配时间（使用最多计算）将被选择作为组件中的后续组件。重复此过程，直到完成完整的装配并生成装配序列。使用此方法创建的装配序列将是具有最小关联装配成本的最优序列。例如，让我们说，装配有八个组成部分：C1，C2，C3，C4，C5，C6，C7和C8。图6所示为这八个部件的联络图。括号中的数字以分钟表示装配时间。组件的联络连接如下：

1 L1在 C1和C2之间；

2 L2在C1和C3之间；

3 L3在C1和C4之间；

4 L4 在C2和C7之间；

5 L6 在 C3和C5之间；

6 L7 在 C5和C8之间。

图6：有8个部件的装配图。

在本例中，在第1级，组件C1被任意地选择为起始组件。在第一步中，算法将确定所有组件的联络关系,除了C5,C6,C7和C8。因此，C5，C6，C7和C8被忽视，剩下的部件被认为是可行的候选组件。接下来，使用最先进的技术，假设一个船员的2名工人，所需的时间来组装每个组件与C1计算。比如说组装组件的时间是：

1 C1 到C2：6分钟。

2 C3到 C1：10分钟。

3 C4到 C1：11分钟。

由于在第1级，C2上的C2的组装时间是最少的，组件C2必须组装到C1上。现在，从联络可能的选项，使用图的深度优先搜索算法，这是显而易见的，C6和C7可以装配到现有的组件即C12。在本文中，我表明在CJ上装配组件组件CI和Cijk表示构件组装CK在CIJ后得到的组件组装获得。由于联络L5（2分钟）需要较少的时间相比，联络L4（5分钟）、组件组装到C12 C6第一其次是C7到C126。深度第一图搜索遍历如图7所示为步骤1。蓝色箭头显示从根节点到下一个子节点的前向图遍历，红色箭头指示从子节点到其父节点的反向旅行。如果父节点有另一个子节点，则除非该父节点访问所有节点，否则图形遍历将以该方向开始。在这里，在1的水平上，图的遍历序列c1-c2-c6-c2-c7-c2-c1。

图7：深度优先搜索后第一步有8个组件的组件。

接下来的时间，剩余2级组件装配到c1267计算：

1 C3到C1267：11分钟。

2 C4到C1267：14分钟。

如图8所示，在每个前装配步骤之后，挂起部件的装配时间将在联络图中更新。

图8：更新的联络图与装配时间为8组件组装。

可以得出结论，在装配序列的下一步是组装C3到C1267。以下的联络结构如图9所示，可以看到存在C3和C5以及C5和C8之间的联络。因此，后续步骤将从C5被组装到C12673，之后依次组装C8到C126735。访问节点在这一步的顺序是c1267-c3-c5-c8-

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