Розробка показника складності процесу лиття під низьким тиском для ранньої оцінки конструкції виробу

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.264984

Ключові слова:

проектний аналіз, ЛПНТ, індекс складності процесу

Анотація

Дизайн продукту є ключовим моментом для виробничої галузі  для того щоб конкурувати у нинішню епоху. Невміння планувати дизайн продукту означає програш над ринком і відставання від конкурентів. Один із способів всебічної оцінки одного проекту – аналіз його складності. Складність аналізує як параметри чіткого уявлення, такі як геометрія і час обробки, а й параметри всієї конструкції, включаючи процес її виробництва. У цій статті розроблено індекс складності процесу лиття під низьким тиском. Процес лиття – це унікальний процес, який залежить від плавлення та затвердіння матеріалу у формі. Аналіз складності лиття під низьким тиском ще належить зробити. У тематичному дослідженні використовувалися три різні головки циліндрів, виготовлені методом лиття під низьким тиском, з типами продуктів 3SZ, 1TR та 2TR. Аналіз складності процесу виконується на основі фізичних та нефізичних параметрів процесу ЛПНТ. До фізичних параметрів відносяться пристрої, інструменти, датчики і машини. Нефізичні параметри визначаються особливостями та специфікаціями підпроцесу лиття під низьким тиском: схоплювання, заповнення, затвердіння та обробка. Аналіз успішно визначає складність кожного продукту: 1TR має індекс 7,08, 2TR – 6,93, 3SZ – 5,14. Цей розроблений індекс складності можна використовувати для раннього проектування продукту та оцінки вартості

Біографії авторів

Hendri Dwi Saptioratri Budiono, University of Indonesia

Doctor of Mechanical Engineering, Associate Professor

Department of Mechanical Engineering

Dian Nurdian, University of Indonesia

Bachelor of Mechanical Engineering

Department of Mechanical Engineering

Mohammad Akita Indianto, University of Indonesia

Doctor of Engineering, Lecturer

Energy Systems Engineering Graduate Program

Institute of Energy Studies

Henky Suskito Nugroho, University of Indonesia

Doctor of Mechanical Engineering, Associate Professor

Department of Mechanical Engineering

Посилання

  1. Tao, F., Qi, Q., Liu, A., & Kusiak, A. (2018). Data-driven smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 48, 157–169.
  2. Phuyal, S., Bista, D., & Bista, R. (2020). Challenges, opportunities and future directions of smart manufacturing: a state of art review. Sustainable Futures, 2, 100023.
  3. Zhong, R. Y., Xu, X., Klotz, E., & Newman, S. T. (2017). Intelligent manufacturing in the context of industry 4.0: a review. Engineering, 3(5), 616–630.
  4. Zhou, J., Li, P., Zhou, Y., Wang, B., Zang, J., & Meng, L. (2018). Toward new-generation intelligent manufacturing. Engineering, 4(1), 11–20.
  5. Budiono, H. D. S., Kiswanto, G., & Soemardi, T. P. (2014). Method and model development for manufacturing cost estimation during the early design phase related to the complexity of the machining processes. International Journal of Technology, 2, 183–192.
  6. Budiono, H. D. S., & Hadiwardoyo, F. A. (2021). Development of Product Complexity Index in 3D Models Using a Hybrid Feature Recognition Method with Rule-Based and Graph-Based Methods. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(1), 111.
  7. Budiono, H. D. S., Nurcahyo, R., & Habiburrahman, M. (2021). Relationship between manufacturing complexity, strategy, and performance of manufacturing industries in Indonesia. Heliyon, 7(6), e07225.
  8. Shehab, E. M., & Abdalla, H. S. (2001). An integrated prototype system for cost-effective design. Concurrent Engineering, 9(4), 243–256.
  9. Asiedu, Y., & Gu, P. (1998). Product life cycle cost analysis: state of the art review. International Journal of Production Research, 36(4), 883–908.
  10. Dewhurst, P., & Boothroyd, G. (1988). Early cost estimating in product design. Journal of Manufacturing Systems, 7(3), 183–191.
  11. Kalpakjian, S. (2013). Manufacturing Engineering and Technology, McGraw Hill 7th edition.
  12. Niazi, A., Dai, J. S., Balabani, S., & Seneviratne, L. (2006). Product cost estimation: Technique classification and methodology review.
  13. Yoo, S., & Kang, N. (2021). Explainable artificial intelligence for manufacturing cost estimation and machining feature visualization. Expert Systems with Applications, 183, 115430.
  14. Bodendorf, F., Merkl, P., & Franke, J. (2021). Intelligent cost estimation by machine learning in supply management: A structured literature review. Computers & Industrial Engineering, 160, 107601.
  15. Kadir, A. Z. A., Yusof, Y., & Wahab, M. S. (2020). Additive manufacturing cost estimation models—a classification review. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 107(9), 4033–4053.
  16. Roy, R., Souchoroukov, P., & Shehab, E. (2011). Detailed cost estimating in the automotive industry: Data and information requirements. International Journal of Production Economics, 133(2), 694–707.
  17. ElMaraghy, W. H., & Urbanic, R. J. (2003). Modelling of manufacturing systems complexity. CIRP Annals, 52(1), 363–366.
Розробка показника складності процесу лиття під низьким тиском для ранньої оцінки конструкції виробу

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-30

Як цитувати

Budiono, H. D. S., Nurdian, D., Indianto, M. A., & Nugroho, H. S. (2022). Розробка показника складності процесу лиття під низьким тиском для ранньої оцінки конструкції виробу . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(1 (120), 101–108. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.264984

Номер

Том 6 № 1 (120) (2022): Виробничо-технологічні системи

Розділ

Виробничо-технологічні системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Hendri Dwi Saptioratri Budiono, Dian Nurdian, Mohammad Akita Indianto, Henky Suskito Nugroho

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.