PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

System przetwarzania danych pomiarowych wykorzystujący SPC do obróbki krótkich serii zgodny z ideą Przemysłu 4.0

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The System of Measurement Data Analysis Based on SPC Dedicated for Short Batches
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań opracowanej metody efektywnego pomiaru części w przemyśle lotniczym, redukującej zaangażowanie pracowników i umożliwiającej sterowanie procesem w oparciu o wyniki pomiarów. Stosując ideę SPC opracowano metodę analizy danych dostosowaną do nadzorowania i sterowania produkcją krótkich serii wysoko dokładnych części. Została ona zaimplementowana w zbudowanym w ramach badań systemie pomiarowym składającym się z dedykowanej aplikacji informatycznej współpracującej z systemem ERP zarządzającym zlecaniami produkcyjnymi, systemem zarządzania danymi technologicznymi i pomiarowymi oraz elektronicznymi urządzeniami pomiarowymi. Zbudowany system pomiarowy pozwalający na automatyzację zaawansowanego przetwarzania danych pomiarowych jest obecnie poddawany testom przemysłowym.
EN
The article presents results of the research on new data analysing method suitable for control of production of high quality parts manufactured in short batches. The method was implemented in the IT measurement system. It allows automation of most of operations done by machine operator. It is also integrated with the ERP system for orders management, the system of process data management, barcodes sensors for parts and documentation identification and electronic measurement tools.
Rocznik
Strony
71--78
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz., rys., wykr., wzory
Twórcy
autor
  • Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Produkcji, ul. Narbutta 85, 02-524 Warszawa
autor
  • Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Produkcji, ul. Narbutta 85, 02-524 Warszawa
Bibliografia
  • 1. Ribeiro L., Barata J., Re-thinking diagnosis for future automation systems: An analysis of current diagnostic practices and their applicability in emerging IT based production paradigms, “Computers in Industry” Vol. 62, 2011, 639-659.
  • 2. Oborski P., Integration of Advanced Monitoring in Manufacturing Systems, “Journal of Machine Engineering”, Vol. 15, No. 2, 2015, 55-68.
  • 3. Oborski P., Developments in integration of advanced monitoring systems, “The International Journal of Advanced Manufacturing Technology”, Vol. 75, Iss. 9, 2014, 1613-1632.
  • 4. Sałaciński T., SPC statystyczne sterowanie procesami produkcji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2009.
  • 5. Lisowski M., Podstawy metrologii, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2011.
  • 6. Jakubiec W., Zator S., Majda P., Metrologia, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, 2014.
  • 7. ISO Guide 99:PKN, Warszawa 2010.
  • 8. Majda P., http://slideplayer.pl/slide/9572697/#
  • 9. http://www.naukowiec.org/images/upload/krzywa_gaussa.jpg
  • 10. Grasso M., Albertelli P., Colosimo B., An Adaptive SPC Approach for Multi-sensor Fusion and Monitoring of Time-varying Processes, “Procedia CIRP”, Vol. 12, 2013, 61-66.
  • 11. Montgomery D.C., Introduction to statistical quality control, John Wiley & Sons 2008.
  • 12. http://www.zarz.agh.edu.pl/bsolinsk/karty_kontrolne
  • 13. Mazurkiewicz J., Kliś J., Magner A., Współczynnik zdolności procesu i związki z rozkładem normalnym, „Problemy Jakości”, Nr 9, 2001, 26-28.
  • 14. http://przedsiebiorstwo.waw.pl/files/46/598/knob-3-2011-bartkowiak.pdf
  • 15. Iwasiewicz A., Zarządzanie jakością, PWN, Warszawa 1999.
  • 16. Oborski P., Kapeluszny T., Nowak J., Bielicki B., Fularski R., Zintegrowany modułowy system monitorowania procesów wytwarzania dla przemysłu lotniczego, „Mechanik”, Nr 8-9, 2016, 1494-1495.
  • 17. Oborski P., Kierunki rozwoju zintegrowanych systemów monitorowania procesów obróbki skrawaniem, „Mechanik”, Nr 8-9, 2014, 591-598.
  • 18. Oborski P. Integrated monitoring system of production processes, „Management and Production Engineering Review”, Vol. 7, Nr 4, 2016, 86-96.
  • 19. Industry 4.0. How to navigate digitization of the manufacturing sector, McKinsey & Company 2015.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-eccc1830-6e7e-4a78-a092-4e140246d4fc
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.