A hajtóműgyártás költségének becslése mesterséges intelligencia módszerek alkalmazásával

József Kovács
1998 Fiatal Műszakiak Tudományos Ülésszaka  
The object of the work is the approximate cost estimation for driving-gear-manufacturing in the early stage of production planning by utilizing artificial intelligence method. During the preliminary production planning one of the tasks to solve is the estimation of production time and cost to provide the necessary information for the enterprise management and the production management. The system developed in this work can be applied for early cost estimate of overall products and the
more » ... s and the subassemblies too. The basis of the estimation is the earlier planning cases, the engineering experience and the similarity of the products. Cost estimation uses case-based retrieval techniques to help the user in making decisions. The system has on one hand an efficient database handler and on the other hand a component which able to learn. The work gives multispeed-driving gears as an example to demonstrate the system. Becsült költség és normaadatok képzése A módszer alapelve, hogy a becslést két különböző szinten kell elvégezni:  a gyártmány egészét vizsgálva  a gyártmányt részegységekre, un. modulokra bontani (illetve azokból felépíteni), majd ezt követően az adott modulok gyártását és azok "egyesítését" (szerelés) vizsgálva Ez a megközelítés azért indokolt, mert adott esetekben elegendő csak egy "durva" becslést adni, amelyhez alacsony szintű hasonlóság is elég máskor viszont szükséges egy mélyebb szintű, részletesebb becslés. A két szintet indokolja még az is, hogy a hasonlóság már magasabb szinten is teljesülhet, mert a gyártmány szerepel az adatbázisban. A megoldási mód természetesen különböző a két szinten (1.ábra). Gyártmány szintű hasonlóság A gyártmányszintű megközelítésnél a gyártmány egészére vonatkozó információk lekérdezése történik. Ezek olyan adatok, amelyek a gyártmány típusának és méretének leírására szolgálnak és amelyek alapján a konkrét gyártmány beazonosítható. A típushoz tartozó gyártmányok között kell a hasonlósági keresést lefolytatni. A keresés eredménye képpen a "legközelebbi" gyártmány adatait és a hasonlóság mértékét kapjuk. Ha a hasonlóság mértéke nem kielégítő, a módszer felkínálja a részegység szintű hasonlóság alapján történő keresést. KERETRENDSZER Gyártmány család 1 Gyártmány család 2 Gyártmány család n Modul 1 Modul n Modul 2 Gyártási környezet adatbázisa A gyártási környezetre jellemző információk alapján gyártási környezet adatbázisa építhető fel, ami a vállalat profilját mutatva az általános, gyártmányfüggetlen információkra épül és a vállalat egészére jellemző. A szakértői tudás és a hasonlítási, következtetési szabályok alapján meg kell alkotni egy keretrendszert, amely a keresés és a következtetés folyamatát vezérli, koordinálja. A becslés alpjául a korábbi esetek szolgálnak, amelyeket adatbázisokban kell tárolni. Megkülönböztetünk gyártmánycsaládés modul-(részegység) adatbázisokat. Azért kell a modulokat elkülönített adatbázisban tárolni, mert adott modulok különböző gyártmánycsaládokba is beépülhetnek (pl.: tengely szivattyúba és hajtóműbe egyaránt (2.ábra). ábra A gyártmány: Fogaskerekes hajtómű A módszer bemutatására a gépipari gyártmányok közül a fogaskerekes hajtóműveket hozzuk példának. Azért erre a gyártmánycsaládra esett a választás, mert a hajtómű jól struktúrált, összetett, váltazatos kialakítású, de egyben jól tipizálható gyártmány. Az egyszerűség kedvéért a gyártmánycsaládon belül az alábbi hajtómű típusokat vizsgáljuk:  Egyfokozatú, hengereskerekű hajtómű (E)  Kétfokozatú, hengereskerekű (K) és kúp-hengeres kerekű (KK) hajtómű  Háromfokozatú, hengereskerekű (H) és kúp-hengeres kerekű (KH) hajtómű Gyártmány szintű megközelítés Az új gyártmányról a következő adatokat kell megadnia a felhasználónak:  hajtómű típusa  befoglaló méretek  kimenő nyomaték  utólsó tengelytáv  gyártandó darabszám  különleges előírás (üzemeltetési körülmény)
doi:10.36243/fmtu-1998.32 fatcat:lwqxz2i7ubd2bb3iuncdr4aggm