सीएपीपी प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति और अनुसंधान विश्लेषण | पीटीजे ब्लॉग

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सीएपीपी प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति और अनुसंधान विश्लेषण

2020-09-19

सीएपीपी प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति और अनुसंधान विश्लेषण


कंप्यूटर एडेड प्रोसेस प्लानिंग (कंप्यूटर एडेड प्रोसेस प्लानिंग, सीएपीपी) कंप्यूटर सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर प्रौद्योगिकी और सहायक वातावरण के उपयोग, कंप्यूटर संख्यात्मक गणना, तार्किक निर्णय और तर्क और अन्य कार्यों को तैयार करने के लिए संदर्भित करता है। यंत्र रीति भागों का। प्रासंगिक पैरामीटर गणना को पूरा करने के लिए सीएपीपी प्रणाली का उपयोग करना और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के माध्यम से विनिर्माण जानकारी के आधार पर प्रक्रिया मार्ग उत्पन्न करना कर्मचारियों की श्रम तीव्रता को कम करने, उत्पादन क्षमता में सुधार करने और उत्पाद मानकीकरण में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।


सीएपीपी प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति और अनुसंधान विश्लेषण
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CAPP तकनीक की शुरुआत 1960 के दशक में हुई थी। 1965 में, नीबेल ने डिजाइन को प्रोसेस करने के लिए कंप्यूटर तकनीक को लागू किया। 1969 में, नॉर्वे ने आधिकारिक तौर पर दुनिया का पहला CAPP सिस्टम AUTOPROS लॉन्च किया और 1973 में इसका व्यावसायीकरण किया। 1976 में, CAM-I ने CAM-I की स्वचालित प्रक्रिया योजना प्रणाली लॉन्च की, जो CAPP विकास के इतिहास में एक मील का पत्थर था। 1985 में, इंटरनेशनल एकेडमी फॉर प्रोडक्शन इंजीनियरिंग (CIRP) ने CAPP की अवधारणा को औपचारिक रूप से परिभाषित करने के लिए जापान में CAPP सेमिनार आयोजित किया। बाद के दशकों में, CAPP तकनीक तेजी से विकसित हुई। वर्तमान में देश और विदेश में उपयोग में आने वाली CAPP प्रणाली को मुख्य रूप से खोज में विभाजित किया गया है
चार प्रकार की विशेषज्ञ प्रणालियाँ हैं: प्रकार, व्युत्पन्न प्रकार, जनक प्रकार और CAPP विशेषज्ञ प्रणाली। मुख्य अनुप्रयोगों को नीचे दी गई तालिका में दिखाया गया है।

प्रकार सिद्धांत आवेदन मुसीबत
Search समूह तकनीकी संगठन के आधार पर, तकनीकी फ़ाइल प्रबंधन प्रणाली जो मानक प्रक्रिया को संख्या के अनुसार निकालती है दस्ता भागों के लिए सीएपीपी प्रणाली को पुनः प्राप्त करना;
फ्रेंच प्लेट भागों की पुनर्प्राप्ति के लिए सीएपीपी प्रणाली
मानक प्रक्रियाओं की संख्या सीमित है, और प्रक्रिया का लचीलापन खराब है, और निर्माण उद्योग के वर्तमान विकास की प्रवृत्ति के अनुकूल नहीं हो सकता है।
यौगिक डेटाबेस में लक्ष्य भाग और भाग ज्यामिति और प्रक्रिया समानता के अनुसार, संबंधित प्रक्रिया ज्ञान को आगे बढ़ाया जाता है। AUTOPROS प्रणाली, TOJICAP प्रणाली, WLCAPP प्रणाली, THCAPP-1 प्रणाली, आदि। ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करते हैं और निर्णय लेने के तर्क की कमी रखते हैं।
उत्पादक प्रक्रिया नियम पुस्तकालय के आधार पर निर्णय लेने के लिए तर्क एल्गोरिदम का उपयोग करें, और प्रक्रिया विधि निर्णय लेने के लिए निर्णय तालिका या निर्णय पेड़ का उपयोग करें APPAS प्रणाली, CAPSY प्रणाली, BITCAPP प्रणाली। नियम आधार की स्थापना के लिए मानवीय परिभाषा की आवश्यकता होती है, और भारी कार्यभार के परिणामस्वरूप कम उपयोग दर होती है; तर्क एल्गोरिथ्म में खराब लचीलापन है और इसे संशोधित और विस्तारित करना मुश्किल है।
विशेषज्ञ प्रणाली प्रक्रिया ज्ञान तर्क के लिए अनुमानी एल्गोरिदम के आधार पर निर्णय लें मेटकैप सिस्टम सीएपीपी प्रणाली की प्रसंस्करण दक्षता में प्रभावी ढंग से सुधार, लेकिन ज्ञान की अभिव्यक्ति और निर्णय लेने के तर्क अभी पूरी तरह से परिपक्व नहीं हैं।

एयरोस्पेस निर्माण उद्योग के विकास के साथ, अंतरिक्ष यान भागों के तेजी से प्रक्रिया डिजाइन की मांग बढ़ रही है, और विशेषज्ञ सिस्टम धीरे-धीरे एक शोध हॉटस्पॉट बन गए हैं। मुख्य शोध सामग्री प्रक्रिया ज्ञान की अभिव्यक्ति, निर्णय नियम आधार का स्वत: स्थापना और अद्यतन, और प्रक्रिया मार्ग योजना का बुद्धिमानी है।

प्रक्रिया ज्ञान प्रक्रिया डिजाइन का आधार है। पारंपरिक प्रक्रिया ज्ञान आमतौर पर प्राकृतिक भाषा में व्यक्त किया जाता है और इसकी संरचना खराब होती है, जो कंप्यूटर की पहचान और प्रसंस्करण के लिए अनुकूल नहीं है। इसलिए, प्रक्रिया ज्ञान की संरचना की डिग्री सीधे सीएपीपी प्रणाली की कार्य कुशलता को प्रभावित करती है। प्रक्रिया ज्ञान की अभिव्यक्ति पद्धति पर शोध में मुख्य रूप से निम्नलिखित विधियों का गठन किया गया है, जैसा कि निम्न तालिका में दिखाया गया है।

विधि आवेदन की गुंजाइश फायदा कमी
विधेय तर्क प्रतिनिधित्व प्रक्रिया डेटा जैसे सामूहिक ज्ञान का वर्णन करने के लिए उपयुक्त पूर्ण तर्क के साथ औपचारिक तर्क पद्धति, बाधा तर्क पर आधारित शास्त्रीय पद्धति अभिव्यक्ति प्रक्रिया और ज्ञानवर्धक ज्ञान के लिए उपयुक्त नहीं है; संगठनात्मक सिद्धांतों की कमी, बड़ा ज्ञान आधार और कम तर्क क्षमता।
उत्पादन अभिव्यक्ति प्रसंस्करण विधि चयन, विनिर्माण संसाधन चयन आदि के लिए निर्णय नियम। मानव सोच के रास्ते के करीब, समझने में आसान; स्वतंत्र नियम, अद्यतन करने में आसान; स्पष्ट संरचना, उपयोगकर्ताओं को विशेषज्ञ ज्ञान को समझने और सीखने के लिए अनुकूल। मानव सोच के रास्ते के करीब, स्पष्ट संरचना और समझने में आसान;
जटिल ज्ञान का प्रभावी ढंग से वर्णन नहीं कर सकता।
सिमेंटिक नेटवर्क प्रतिनिधित्व जटिल प्रक्रिया ज्ञान के बीच संबंध का वर्णन करने के लिए उपयुक्त इकाई संरचना, विशेषताओं और संघ संबंधों की सहज अभिव्यक्ति प्राकृतिक भाषा के समान है, जो जटिल प्रणालियों की समझ के लिए अनुकूल है; यह नियमित ज्ञान के लिए उपयुक्त नहीं है; अभिव्यक्ति का दायरा सीमित है। एक बार जब बहुत सारे नोड्स एक जटिल नेटवर्क संरचना में परिणत हो जाते हैं, तो तर्क को आगे बढ़ाना मुश्किल होता है। ओन्टोलॉजी प्रतिनिधित्व प्रक्रिया ज्ञान सूचना मॉडल के विवरण के लिए उपयुक्त है

संक्षेप में, सीएपीपी प्रणाली की वर्तमान समस्याएं हैं:

  • (१) वर्तमान में, प्रक्रिया ज्ञान अभी भी ज्यादातर प्राकृतिक भाषा में, खराब संरचना के साथ व्यक्त किया जाता है, जो कंप्यूटर की मान्यता और अनुप्रयोग के अनुकूल नहीं है। कंप्यूटर एडेड प्रोसेस डिज़ाइन को पेश करने और प्रोसेस डिज़ाइन की दक्षता में सुधार करने के लिए, प्रोसेस नॉलेज की स्ट्रक्चर्ड एक्सप्रेशन हल करने वाली पहली समस्या है।
  • (२) अपरिपक्व निर्णय लेने के तर्क के कारण, नियम आधार निर्माण पद्धति में निम्न स्तर की बुद्धिमत्ता होती है, जो CAPP प्रणाली के विकास को सीमित करती है और मौजूदा प्रणाली को "बहु-प्रकार, छोटे-बैच" के अनुकूल होने में असमर्थ बनाती है। "उत्पादन मॉडल।
  • (३) अधिकांश सीएपीपी सिस्टम अभी तक समग्र प्रक्रिया मार्ग के लिए नियोजन विधियों में परिपक्व नहीं हैं, और अभी भी प्रक्रिया कर्मियों द्वारा मैन्युअल तैयारी पर भरोसा करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कम प्रक्रिया डिजाइन दक्षता होती है। इसलिए, एक संरचित प्रक्रिया ज्ञान मॉडल कैसे स्थापित करें, निर्णय लेने के नियम आधार के स्वचालित निर्माण का एहसास करें और प्रक्रिया मार्गों की बुद्धिमान योजना वर्तमान सीएपीपी प्रणाली की मुख्य विकास दिशाएं हैं।

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