Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури
The article is devoted to the complexity assessment of harvesting systems. The author considers peculiarities of assembly lines as production systems and the reasons for the constant growth of their complexity. Complex assembly systems are expensive to implement, run, control and maintain, while the...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.54 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Technology and design in electronic equipment |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Technology and design in electronic equipment| _version_ | 1868113255937867776 |
|---|---|
| author | Tynynyka, Oleksandr |
| author_facet | Tynynyka, Oleksandr |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Oleksandr Tynynyka",
"institution": "Odesа Polytechnic National University, Odesа, Ukraine"
}
] |
| author_sort | Tynynyka, Oleksandr |
| baseUrl_str | https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-06-15T12:24:32Z |
| description | The article is devoted to the complexity assessment of harvesting systems. The author considers peculiarities of assembly lines as production systems and the reasons for the constant growth of their complexity. Complex assembly systems are expensive to implement, run, control and maintain, while their complexity affects performance, quality and reliability. Thus, when designing any assembly system, one must look for compromises between its future operation features, its cost and its complexity. To do this, you need to be able to quantify the complexity.This study made it possible to classify the methods of complexity analysis and propose a model that allows quantifying, to some extent, the complexity of the assembly of electronic units and can be used to work with complex multi-subject lines. The study considers the complexity indicators for the operator`s work. To numerically assess the complexity indicators, it is proposed to use the Likert scale.It is assumed that further research should take into account the following issues. The assembly should be designed with consideration of the human factor and the interrelation of technological operations, tools and ergonomics. This is due to the fact that in manual and semi-automatic workplaces, the human operator plays the crucial part. The connection between ergonomics and complexity must be established using the utility function, methods of fuzzy logic, and computer experiments with a test dummy. |
| doi_str_mv | 10.15222/TKEA2021.1-2.54 |
| first_indexed | 2025-09-24T17:30:22Z |
| format | Article |
| fulltext |
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–254 ISSN 2309-9992 (Online)
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
1
УДК 621.396.1
К. т. н. А. Н. ТЫНЫНЫКА
Украина, Одесский национальный политехнический университет
E-mail: polalek562@gmail.com
ОЦЕНКА СЛОЖНОСТИ СБОРКИ УЗЛОВ
ЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫ
Сегодня системное мышление необходимо как
никогда, потому что всё переполняется сложностью.
Модель системы всегда включает минимум три эле-
мента: технологическую подсистему, персонал в ка-
честве подсистемы и подсистему проектирования.
Целью проектирования является формирование тех-
нологической подсистемы (для достижения требуемой
эффективности производства и создания социальных
условий труда персонала, что может привести к росту
внутренней мотивации и дополнительному росту эф-
фективности). Линия сборки как производственная си-
стема — это комбинация оборудования и людей, свя-
занная общими материальным и информационным по-
токами. На входе производственной системы — уста-
новочные детали, энергия, информация (например, по-
требительский спрос на изделия); на выходе — мате-
риальный (готовая продукция и отходы) и информа-
ционный (например, показатели производительности
системы) продукт. Линия — это производственная си-
стема, в которой незавершенное производство умень-
шается, перемещаясь от одного рабочего места к дру-
гому, в результате чего получается готовый продукт.
В условиях простой задачи имеется формула, ко-
торая проверяется и даже может быть стандартизова-
на. Чтобы следовать этой формуле, опыт не требует-
ся, и поэтому результат предсказуем, а если обраще-
ние к формуле аргументированно — то и позитивен.
Если проблема усложненная, то формулой (алгорит-
мом) решения может пользоваться лишь персонал с
определенным опытом, при этом вероятность позитив-
ного результата высока. Сложная же проблема не мо-
жет быть описана с помощью сколько-нибудь точной
формулы (четкого алгоритма). Следование имеющей-
ся формуле не гарантирует успех, т. е. существует вы-
сокая неопределенность исхода, однако в этом случае
Рассмотрены особенности линий сборки как производственных систем. Поскольку сложные сборочные системы
являются дорогостоящими для внедрения, запуска, контроля и обслуживания, а их сложность влияет на произ-
водительность, качество и надежность, при проектировании любой сборочной системы необходимо искать ком-
промисс между особенностями ее функционирования, стоимостью и сложностью. В работе предложена модель,
пригодная для работы с усложненными многопредметными линиями, которая позволяет в некоторой степени ко-
личественно оценивать сложность и может быть адаптирована под изделия электронной техники.
Ключевые слова: сложность производства, многопредметные сборочные линии, модели, социально-технические
системы, количественные методы.
наличие опыта может повысить вероятность успеха.
Это означает, что каждая сложная проблема уникальна.
Правомерен вопрос — к системам какой степени
сложности относятся линии сборки? При всей мно-
говариантности технических заданий на проектиро-
вание линии сборки содержат много сходных (типо-
вых) черт, что не позволяет отнести их к уникальным.
Остается отнести их к усложненным системам. Тем
не менее, последние десятилетия сложность как про-
изводственных линий сборки, так и собираемых на
них изделий непрерывно возрастала. И сегодня уве-
личение сложности является одной из самых боль-
ших проблем в производстве [1, 2]. Прогрессирующая
кастомизация под влиянием рыночного спроса при-
водит к дополнительному усложнению рабочих мест
ручного производства и рабочих станций автомати-
зированного из-за уменьшения размеров партий и
увеличения вариативности задач сборки. Сложность
влияет на качество и надежность [3—5], уменьшает
производительность, из-за нее окончательную сбор-
ку изделий можно автоматизировать лишь частично
или даже выполнять вручную [6], что повышает за-
траты. Чем выше сложность, тем выше стоимость
исправления ошибок [7, 8], затраты на гарантийный
ремонт. В результате сохраняется потребность в со-
вершенствовании моделей, описывающих сложность
объектов сборки, структуры и балансировки сбо-
рочных линий. Система сборки — важнейшая часть
производственного предприятия, в том числе с точ-
ки зрения стоимости. Около трети производствен-
ных рабочих занимаются сборкой [9] и 25—50% от
общей стоимости изделия приходится на сборку [7].
Поэтому насущной задачей стало выявление и, по
возможности, устранение причин повышенной слож-
ности. Если предприятие сможет управлять сложно-
DOI: 10.15222/TKEA2021.1-2.54
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–2 55ISSN 2309-9992 (Online)
2
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
стью производства, оно повысит конкурентоспособ-
ность своей продукции, но для этого, прежде всего,
нужно уметь ее оценивать.
Задача настоящей статьи — классификация мето-
дов анализа и оценивания сложности производствен-
ных систем и построение модели оценки сложности
сборки узлов электронной аппаратуры.
Теория сложности и оценивание
производственных систем
Теория сложности дает понимание того, как си-
стема может расти, развиваться, адаптироваться к из-
меняющимся требованиям, к новым задачам. Она,
как и производственная система, также не должна
быть излишне сложной, чтобы быть применимой к
описанию реального производства. Принцип бритвы
Оккама, называемый еще законом экономии мышле-
ния, призывает упростить сложность везде, где это
представляется возможным.
Критерием выбора из возможных вариантов си-
стемы в первую очередь служит показатель эффек-
тивности (с учетом остальных свойств, важных для
создаваемой системы), а облегчить сравнение ва-
риантов может оценка сложности. То есть: если су-
ществуют варианты, эквивалентные с точки зрения
эффективности, преимущество получает наименее
сложный из них. Поэтому сложность должна иметь
и относительную оценку.
Конструктивно-технологическая сложность из-
делия, с одной стороны, есть мера затрат производ-
ственных ресурсов на его изготовление, а с другой,
она является неотъемлемым атрибутом самого изде-
лия, комплексно учитывающим его структурные и
субстантные характеристики в соответствии со сло-
жившимся уровнем средств производства.
Принятие решений в отношении производствен-
ных систем — довольно сложная процедура, осу-
ществляемая не по одному критерию, самые важные
из которых, по-видимому, — стоимость, качество,
гибкость и производственный цикл. При этом слож-
ность можно рассматривать как дополнительный кри-
терий, облегчающий принятие решений.
Интуитивное представление о сложности системы
и процесса сборки связывает это свойство с объемом
оборудования (число элементов, их масса, габариты и
проч.), разветвленностью связей между элементами и
степенью их взаимодействия, способом доставки эле-
ментов на сборку, с количеством вариантов рабочих
мест, направлений движения объектов сборки, требу-
емой квалификацией персонала, обслуживающего ра-
бочие места, стоимостью изготовления системы, сто-
имостью и удобством ее обслуживания и т. д. Однако
одной интуиции здесь недостаточно. Использование
критерия сложности при принятии решений в про-
цессе проектирования, планирования, эксплуатации
и анализа производственных систем требует не толь-
ко субъективного личного опыта и интуиции, но ко-
личественной оценки сложности для более точного
сравнения альтернативных решений. Поэтому воз-
никла необходимость в получении более объектив-
ных оценок, но задача оказалась достаточно трудной.
Основной задачей в создании метрик производствен-
ной сложности является повышение их эффективно-
сти за счет лучшего понимания реальных проблем, с
которыми сталкиваются производители.
Оценивание систем по разным критериям произ-
водится с помощью шкал. Это относится и к крите-
рию сложности, однако проблема в том, что шкала
сложности отсутствует. Кроме того, отсутствует так-
же определение нулевой сложности и единицы слож-
ности, без чего шкалу построить невозможно.
Очевидно, что суждения о сложности и попытки ее
оценки должны опираться на естественные аксиомы
теории сложности по аналогии с теорией полезности
сложных систем [10]: аксиомы измеримости, сравни-
мости, транзитивности, коммутативности, независи-
мости. В таком случае в теорию можно включить по-
ложение, в соответствии с которым считать, что при
выполнении всех пяти аксиом в ходе оценки сложно-
сти существует функция сложности, определенная на
множестве всех возможных исходов оценки, или ина-
че — сложность измеряется по шкале интервалов.
Конечно, можно использовать и менее точные шка-
лы — дихотомическую, шкалу наименований, шка-
лу порядков (ранговую), но трудно использовать шка-
лу отношений и невозможно — абсолютную шкалу.
Понятие сложности применительно к системам
имеет несколько смыслов, это может быть структур-
ная (статическая) сложность, динамическая, вычисли-
тельная. Не существует понятия сложности системы
вообще — сложность может характеризовать систему
с разных сторон. Различают такие виды сложности:
— анализ существующей системы;
— синтез новой системы;
— функционирование созданной системы (управ-
ления);
— тиражирование созданной системы;
— репродукция существующей системы.
Нас в рамках темы статьи интересует сложность
разработки (синтеза) новой системы и сложность ее
функционирования. Под синтезом будем понимать
процесс создания системы, соответствующей тре-
бованиям спецификаций, технического задания на
разработку. Очевидно, что созданная система лишь
в некоторой степени будет соответствовать требова-
ниям. Это типичная ситуация для сложных систем.
После того как требуемая система создана, следует
оценить сложность ее освоения (анализа) для поль-
зователей. Уменьшение сложности освоения дости-
гается созданием разработчиками адекватной моде-
ли системы (документации, инструкций).
Если степень сложности оценивается количеством
информации, необходимой для описания реальной
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–256 ISSN 2309-9992 (Online)
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
3
системы, то сложность ставится в зависимость от на-
блюдателя (в нашем случае — от разработчика си-
стемы сборки). Мы будем различать сложность и как
свойство системы, и как свойство самой задачи, то
есть проектирования или разработки системы сборки.
Вне зависимости от вида сложности можно выде-
лить два принципа оценки сложности систем. Первый
связан с понятием количества информации и состо-
ит в том, что сложность системы должна быть про-
порциональна объему информации, необходимой для
описания этой системы (дескриптивная сложность).
Одним из способов оценки дескриптивной сложно-
сти является подсчет числа элементов, входящих в
систему (переменных, состояний, компонентов), и
разнообразия взаимосвязей между ними. Второй
принцип связан с понятием энтропии и заключается
в том, что сложность системы должна быть пропор-
циональна объему информации, необходимой для до-
статочного уменьшения неопределенности в систе-
ме (сложность изучения и разработки). Оба принци-
па дополняют друг друга — для изучаемой системы
при увеличении одной сложности другая уменьша-
ется и наоборот. При переходе от одной системы к
другой, более сложной, и дескриптивная сложность,
и сложность разработки увеличиваются.
Восприятия сложности могут быть сгруппирова-
ны и связаны с оформившимися методами анализа.
Методы, в свою очередь, удобно группировать, опи-
раясь на их происхождение. Предлагаемая в табл. 1
классификация методов анализа сложности следует
этой концепции.
Первая группа состоит из методов и концепций,
вытекающих из теории хаоса (хотя возникновение
хаоса в реальных промышленных условиях — под
вопросом) и теории нелинейной динамики. Сюда
относятся методы реконструкции пространства, ис-
пользования экспонент Ляпунова и бифуркацион-
ные диаграммы.
Вторая группа включает фундаментальную меру
энтропии Шеннона. Отдельно от нее стоит слож-
ность Колмогорова. Сюда же входят алгоритм Зива
и эпсилон-машины — детерминированные автома-
ты, состоящие из системы причинных состояний и
переходов между ними. Эта категория опирается на
подходы теории информации.
Третья группа — это гибридные методы. Они пы-
таются подобраться к сложности путем объединения
подходов теории информации с системой кодирова-
ния оборудования и изделий.
В четвертой группе собраны методы, основанные
на подсчете количества ресурсов, процессов, про-
дуктов и их видов, включенных в производствен-
ную систему.
В пятой колонке таблицы собраны некоторые ме-
тоды, происхождение которых не позволяет включить
их в первые четыре группы.
В то время как проблемы балансировки линий
активно исследуются на протяжении уже длитель-
ного времени, сложность в производстве стала ра-
стущей областью исследований значительно позже.
Авторы [11] предположили, что помимо трех основ-
ных типов сложности — изделия, технологической
и эксплуатационной — сложность также непосред-
ственно связана с количеством, разнообразием и со-
держанием информации. Кроме того, авторы прихо-
дят к выводу, что сложность возрастает с увеличе-
нием количества вариантов продукции, намеченной
к производству, и количества технологических дей-
ствий, участвующих в производственном процес-
се. Оценка сложности, изложенная в [12], отличает-
ся общностью и применимостью к различным про-
изводственным системам. Она исходит из определе-
ния сложности производства как «суммы всех аспек-
тов и элементов, которые делают задачу или набор
задач трудными для решения, чреватыми ошибками,
требующими осмысления, бдительности и умствен-
ного напряжения, приводящего к стрессу». Слишком
длинно для определения, но содержание совпадает
с определениями других авторов, которые так или
иначе сводят сложность в системе к тому, что труд-
но понять, описать, предсказать или контролировать.
Вопросы сложности исследовались и в других
работах, например в [13—17], но даже несмотря на
разные предложенные подходы к сложности линий
сборки, в них, насколько нам известно, не рассматри-
валась специфика сборки узлов электронной аппара-
туры, разве что в [17]. Здесь исследованы вопросы
управления сложностью производства электронных
узлов путем уменьшения чувствительности параме-
тров полосковых линий к дестабилизирующим фак-
Таблица 1
Методы анализа сложности производственных систем
Хаос и теория
нелинейной
динамики
Информационная
теория
Гибридные
методы Перечисление Другие методы
• Бифуркационные
диаграммы
• Фазовые портреты
• Экспоненты Ляпунова
• Энтропия Шеннона
• Сложность по
Колмогорову
• ε-машины
• Алгоритм Зива
• Эвристические
индексы + теория
информации
• Количество
альтернатив
• Куб сложности
• Анкеты
• Аналогии динамики
жидкостей
• Технические
метрики
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–2 57ISSN 2309-9992 (Online)
4
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
торам. Построенная ниже модель отчасти заполняет
этот пробел. Она касается смешанных сборочных ли-
ний, на которых могут изготовляться различные ва-
рианты изделий в произвольной последовательности.
Модель сложности сборки изделия
Представленная в [11] модель сложности касалась
процессов обработки деталей и зависела от матери-
ала и конструкции детали, учитывала разнообразие
деталей, возможность сборки механических узлов и
влияние крепежа на сложность сборки. Основным
тут было выразить меру усилий, необходимых для
достижения требуемого результата. Эту модель мож-
но модифицировать для численной оценки сложно-
сти печатных узлов изделий электроники, сохранив
структуру, но изменив расчет индекса сложности и
учитывая сложность монтажа пайкой.
Очевидно, что понятие сложности системы долж-
но учитывать как структуру, так и реализуемые функ-
ции. Наиболее простое и весьма узкое формальное
понятие сложности системы строится следующим об-
разом. Пусть в нашем распоряжении имеются n ти-
пов элементов, и для каждого типа на основании на-
копленного опыта устанавливается величина сложно-
сти сi элемента i-го типа. Принимаем, что мера слож-
ности должна обладать таким свойством: статическая
сложность возрастает с увеличением количества эле-
ментов. Сложностью системы, состоящей из элемен-
тов со сложностью сi, естественно назвать величину
1
n
i i
i
с с q
,
где qi — число элементов i-го типа в системе.
Конечно, величина с никак не учитывает слож-
ность функций системы и весьма узко, без учета
взаимосвязей между элементами, характеризует ее
структуру, однако ее применение даже в таком про-
стом виде себя оправдывает.
Для того чтобы учесть структуру системы, целесо-
образно поставить сложность в зависимость от чис-
ла связей между элементами. Можно поступить сле-
дующим образом. Пусть число элементов системы
p
1
n
i
i
N q
.
Тогда максимальное число связей между элементами
будет равно Np(Np–1). Если фактическое число свя-
зей, реализуемых в системе, обозначить через М, то
величина М / [Np(Np–1)] будет характеризовать отно-
сительное число реализованных связей. Модель, учи-
тывающая такие связи, будет выглядеть так:
p
2 p
p1p p
п
2 п
п
ζ1 log 1
1
log 1 ,
n
i i
i
nMс c q N
NN N
n N
N
(1)
где nп — количество паек и соединений, которые по за-
ключению технологов наибольшим образом
влияют на сложность сборки;
Nп — общее количество паек и соединений при
сборке;
np — количество элементов, новых для цеха сборки;
n — количество типов элементов;
ζ — коэффициент, учитывающий сложность связей
по сравнению со сложностью элементов.
В формуле (1) первое слагаемое отражает слож-
ность системы: число элементов, сложность отдель-
ных элементов, число и сложность связей между
ними; второе оценивает сложность монтажа.
Следует отметить, что формула (1) не относит-
ся к сложности работы оператора на поточной ли-
нии сборки. Показатели, учитывающие нагрузку на
оператора, представлены в табл. 2 вместе с кратки-
ми пояснениями по каждому показателю.
И сложности показателей из табл. 2, и величины
сi в формуле (1) удобно выражать численно, пользу-
ясь шкалой Лайкерта. Она представляет собой пя-
тибальную шкалу (реже — семибальную), позволя-
ющую эксперту выразить степень своего согласия с
определенным утверждением. Шкала Лайкерта пред-
полагает, что степень уверенности эксперта линейна
в диапазоне от „полностью согласен“ до „категориче-
ски не согласен“, и на этом основании числа между
любыми соседними оценками отличаются на едини-
цу, хотя по смыслу интервалы между оценками нель-
зя считать равными. По этой причине при подведе-
нии итогов оценок не следует пользоваться средни-
ми значениями.
Применительно к сложности возможны два опро-
сника. Первый (универсальный) предполагает, что
сформулирован вопрос: «Согласны ли вы с тем, что
некий показатель оценивается как сложный?», на ко-
торые даются ответы: полностью не согласен (1); не
согласен (2); скорее не согласен (3); согласен (4); пол-
ностью согласен (5). Второй вариант опросника, бо-
лее прямой, тут вопрос не ставится, эксперт оцени-
вает некоторый показатель из табл. 2 или сi из форму-
лы (1): очень сложно (5); сложно (4); умеренно слож-
но (3); немного сложно (2); не сложно (1).
Сильные стороны шкалы следующие:
— шкала не предполагает простой ответ „да/нет“,
а предполагает выражение степени уверенности или
даже отсутствие мнения вообще, и таким образом по-
лучаются количественные данные, которые относи-
тельно легко могут быть проанализированы;
— использование шкалы для оценки производ-
ственных показателей практически исключает соци-
альное давление и вместе с ним предвзятость соци-
альной желательности.
IDEF0-диаграмма, изображенная на рисунке, от-
ражает главные составные части процесса анализа и
расчета сложности сборки.
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–258 ISSN 2309-9992 (Online)
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
5
Заключение
Таким образом, проведенные исследования по-
зволили классифицировать методы анализа сложно-
сти и предложить модель оценки сложности сборки
узлов электронной аппаратуры. В отличие от подхо-
да, сторонники которого ратуют за невнимание к де-
талям, чтобы сосредоточить внимание на поведении
всей системы, предложенный подход к оценке слож-
ности заключается в суммировании сложности как
объекта производства, так и отдельных специфиче-
ских операций технологического процесса сборки.
Более того, предлагается рассматривать предприя-
тие не просто как сложно организованную статиче-
скую систему, но как набор самоорганизующихся
компонентов, состоящих из сотрудников, цехов, ли-
ний сборки, ресурсов, заказчиков и проч.
Продолжение исследований в данной предмет-
ной области нами видится с учетом следующих про-
блем. Изначально проектировать сборку желательно
с учетом человеческого фактора, принимая во вни-
Таблица 2
Показатели сложности работы оператора
Показатель
сложности Описание показателя
Нагрузка оператора
Распознавание простой информации (символы, цвета).
Работа с подробной информацией руководств.
Получение комплектующих на оптовом складе или выделенном месте в цехе.
Подача деталей
и узлов на сборку
Детали и узлы находятся в своих упаковках и подаются на сборку в комплекте и в нуж-
ной последовательности.
Типы упаковок Общее количество типов упаковок.
Инструменты
на рабочем месте
Количество инструментов, которые оператору нужно использовать для выполнения всех
предусмотренных вариантов сборки (автоматические инструменты не учитываются).
Оборудование
на рабочем месте
Оборудование, выполняющее автоматизированные операции без помощи оператора,
с автоматическим или ручным запуском.
Методы работы Набор уникальных для оператора методов работы, которые он должен освоить на этом
рабочем месте (методом считается последовательность из нескольких действий).
Количество
позиций оператора
Количество различных позиций, которые понадобятся оператору для завершения цикла
действий на рабочем месте (учитывается позиционирование верхней части тела и ступ-
ней, не учитываются перемещения рук).
Расстояние
до детали (узла)
Наибольшее расстояние между нормальной позицией оператора (или центром рабочего
места) и деталью на допустимой граничной линии.
Варианты конструк-
ций деталей Количество вариантов конструкций деталей, устанавливаемых на рабочем месте.
IDEF0-диаграмма предлагаемой методики оценки сложности сборки
Оценка
сложности
изделия
и процесса
сборки
Пункты, требующие
решения
Детали (узлы)
Оценка
сложности
деталей
(узлов)
Расчет
Формула (1)
сi; Nп; nр; n; ζ
Эксперты
Технологический
отдел
Численное
значение с
Применение
шкалы
Лайкерта
Подготовка
к сборке Анализ
сборки
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–2 59ISSN 2309-9992 (Online)
6
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
мание взаимосвязь технологических операций, ин-
струментов и рекомендаций эргономики. Это связа-
но с тем, что на ручных и полуавтоматических рабо-
чих местах роль человека-оператора имеет решающее
значение, поскольку его действия напрямую влияют
на время операционного цикла, качество и саму вы-
полнимость операций, а также на его личную безо-
пасность и здоровье. Важно установить связь уров-
ня эргономичности и сложности и на этой основе
уменьшить вероятность перепроектирования про-
цесса сборки. Очевидно, эту задачу необходимо ре-
шать с использованием функции полезности, мето-
дов нечеткой логики, компьютерных экспериментов
с манекеном человека.
В контексте управления сложностью полученные
здесь результаты позволят технологам устанавливать
адекватную сложность для оператора, рабочего ме-
ста и всего процесса сборки.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. ElMaraghy W., Elmaraghy H., Tomiyama T., Monostori L.
Complexity in engineering design and manufacturing. CIRP
Annals, 2012, vol. 61, iss. 2, p. 793–814. https://doi.org/10.1016/j.
cirp.2012.05.001
2. Schuha G., Rudolfa S., Riesenera M. et al. Product production
complexity research: developments and opportunities. Procedia CIRP,
2017, vol. 60, p. 345–351. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.01.006
3. Falck A.-C., Rosenqvist M. Relationship between complexity in
manual assembly work, ergonomics and assembly quality. Ergonomics
for Sustainability and Growth, NES 2012, Stockholm, Sweden.
4. Fässberg T., Fasth Å., Hellman F. et al. Interaction between
complexity, quality and cognitive automation. In: 4th CIRP Conference
on Assembly Technologies and Systems, 2012, Ann Arbor, MI, USA.
5. D’Addona D. Emergent synthetic approach for management of
complexity in production systems. Cogent Engineering, 2019, 20 p.
6. Papakostas N., Efthymiou K., Chryssolouris G. et al.
Assembly process templates for the automotive industry. In: 3rd
CIRP Conference on Assem bly Technologies and Systems, 2010,
Trondheim, Norway, p. 151–156.
7. ElMaraghy H., Samy S.N., Espinoza V. A classification Code for
Assembly Systems. In: 3rd CIRP Conference on Assembly Technologies
and Systems, 2010, Trondheim, Norway, p. 145–150.
8. Vogel W., Lasch R. Complexity drivers in manufacturing
companies: a literature review. Springer.com, 2016, 66 p.
9. Alkan В., Vera D. A., Ahmad M., et al. Complexity in
manufacturing systems and its measures: a literature review. European
J. Industrial Engineering, 2018, vol. 12, no. 1, p. 115–151.
10. Соколов В.В. Подход к оценке сложности систем. АИТ.
[Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.ait.org.ua/p/
pub_podhod.html (Дата обращения 25.02.2021)
11. ElMaraghy W. H., Urbanic R. J. Assessment of manufacturing
operational complexity. CIRP Annals-Manufacturing Technology,
2004, vol. 53, iss. 1, p. 401–406. https://doi.org/10.1016/S0007-
8506(07)60726-4
12. Zeltzer L., Limere V., Aghezzaf E.-H., Van Landeghem H.
Measuring the objective complexity of assembly workstations, Int.
Multi-Conf. on Computing in the Global Information Techn., Venice,
Italy, 2012.
13. Efthymiou K., Pagoropoulos A., Papakostas N. et al.
Manufacturing systems complexity: An assessment of manufacturing
performance indicators unpredictability. CIRP Journal of Manu-
facturing Science and Technology, 2014, vol. 7, iss. 4, p. 324–334.
14. Brinzer B., Schneider K. Complexity assessment in production:
linking complexity drivers and effects. 53rd CIRP Conference on
Manufacturing Systems, 2020, vol. 93, p. 694–699. https://doi.
org/10.1016/j.procir.2020.04.014
15. Asadi N., Jackson M., Fundin A. Drivers of complexity in
a flexible assembly system- A case study. 48th CIRP Conference on
manufacturing systems — Procedia CIRP, 2016, vol. 41, pp. 189–194.
https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.082
16. Ribeiro L., Hochwallner M. On the design complexity of
cyberphysical production systems. Complexity, 2018, article ID
4632195, 13 p. https://doi.org/10.1155/2018/4632195
17. Gazizov T., Sagiyeva I., Kuksenko C. Solving complexity
problem in the electronics production process by reducing the
sensitivity of transmission line characteristics to their parameters
variations. Complexity, vol. 2019, article ID 6301326, 11 p. https://
doi.org/10.1155/2019/6301326
Дата поступления рукописи
в редакцию 11.01 2021 г.
О. М. ТИНИНИКА
Україна, Одеський національний політехнічний університет
E-mail: polalek562@gmail.com
ОЦІНКА СКЛАДНОСТІ СКЛАДАННЯ ВУЗЛІВ ЕЛЕКТРОННОЇ АПАРАТУРИ
Статтю присвячено оцінці складності збиральних систем. Розглянуто особливості ліній збірки як виробничих систем і
причини постійного зростання їхньої складності. Складні системи збірки є дорогими для впровадження, запуску, контро-
лю та обслуговування, складність впливає на продуктивність, якість і надійність, тому під час проєктування будь-якої
складальної системи необхідно шукати компроміси між особливостями її майбутнього функціонування, вартістю та
складністю. Для цього потрібно вміти кількісно оцінювати складність. Проведене дослідження дозволило класифікувати
методи аналізу складності та запропонувати модель, яка дозволяє певною мірою кількісно оцінювати складність збірки
вузлів електронної апаратури та може використовуватися для роботи з ускладненими багатопредметними лініями.
Модель враховує взаємозв'язок між варіантністю зібраних виробів, обладнанням робочих станцій, інструментами та за-
собами підтримки процесу складання. Обговорено об'єктивні та суб'єктивні аспекти складності виробництва. Розглянуто
показники складності роботи оператора. Для чисельної оцінки складності показників пропонується користуватися шка-
лою Лайкерта. Продовження досліджень вбачається з врахуванням наступних проблем. Проєктувати збірку бажано з ура-
хуванням людського фактора, беручи до уваги взаємозв'язок технологічних операцій, інструментів і принципів ергономіки.
Це пов’язано з тим, що на ручних і напівавтоматичних робочих місцях роль людини-оператора має вирішальне значення.
Зв'язок рівня ергономічності та складності необхідно встановити з використанням функції корисності, методів нечіткої
логіки, комп'ютерних експериментів з манекеном.
Ключові слова: складність виробництва, багатопредметні складальні лінії, моделі, соціально-технічні системи, кількісні методи.
DOI: 10.15222/TKEA2021.1-2.54
УДК 621.396.1
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2021, № 1–260 ISSN 2309-9992 (Online)
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ОБОРУДОВАНИЕ
7
A. N. TYNYNYKA
Ukraine, Odessa National Polytechnic University
E-mail: polalek562@gmail.com
ASSESSMENT OF ASSEMBLY COMPLEXITY OF ELECTRONIC UNITS
The article is devoted to the complexity assessment of harvesting systems. The author considers peculiarities of assembly
lines as production systems and the reasons for the constant growth of their complexity. Complex assembly systems are
expensive to implement, run, control and maintain, while their complexity affects performance, quality and reliability.
Thus, when designing any assembly system, one must look for compromises between its future operation features, its cost
and its complexity. To do this, you need to be able to quantify the complexity.
This study made it possible to classify the methods of complexity analysis and propose a model that allows quantifying, to
some extent, the complexity of the assembly of electronic units and can be used to work with complex multi-subject lines.
The study considers the complexity indicators for the operator`s work. To numerically assess the complexity indicators,
it is proposed to use the Likert scale.
It is assumed that further research should take into account the following issues. The assembly should be designed with
consideration of the human factor and the interrelation of technological operations, tools and ergonomics. This is due
to the fact that in manual and semi-automatic workplaces, the human operator plays the crucial part. The connection
between ergonomics and complexity must be established using the utility function, methods of fuzzy logic, and computer
experiments with a test dummy.
Keywords: production complexity, multi-subject assembly lines, models, socio-technical systems, quantitative methods.
DOI: 10.15222/TKEA2021.1-2.54
UDC 621.396.1
REFERENCES
1. ElMaraghy W., Elmaraghy H., Tomiyama T., Monostori
L. Complexity in engineering design and manufacturing. CIRP
Annals, 2012, vol. 61, iss. 2, pp. 793–814. https://doi.org/10.1016/j.
cirp.2012.05.001
2. Schuha G., Rudolfa S., Riesenera M. et al. Product produc-
tion complexity research: developments and opportunities. Procedia
CIRP, 2017, vol. 60, pp. 345–351. https://doi.org/10.1016/j.
procir.2017.01.006
3. Falck A.-C., Rosenqvist M. Relationship between complexity in
manual assembly work, ergonomics and assembly quality. Ergonomics
for Sustainability and Growth, NES 2012, Stockholm, Sweden.
4. Fässberg T., Fasth Å., Hellman F. et al. Interaction between
complexity, quality and cognitive automation. Proceedings of the 4th
CIRP Conference on Assembly Technologies and Systems, 2012, Ann
Arbor, MI, USA.
5. D’Addona D. Emergent synthetic approach for management of
complexity in production systems. Cogent Engineering, 2019, 20 p.
https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1684174.
6. Papakostas N., Efthymiou K., Chryssolouris G. et al. Assembly
process templates for the automotive industry. In: 3rd CIRP Conference
on Assembly Technologies and Systems. 2010, Trondheim, Norway,
pp. 151–156.
7. ElMaraghy H., Samy S.N., Espinoza V. A classification
Code for Assembly Systems. In: 3rd CIRP Conference on Assembly
Technologies and Systems. 2010, Trondheim, Norway, pp. 145–150.
8. Vogel W., Lasch R. Complexity drivers in manufacturing com-
panies: a literature review. Springer.com, 2016, 66 p.
9. Alkan В., Vera D. A., Ahmad M., Bilal Ahmad B., Harrison R.
Complexity in manufacturing systems and its measures: a literature
review. European J. Industrial Engineering, 2018, vol. 12, no. 1,
рp. 115–151.
10. Sokolov V.V. An approach to assessing the complexity of
systems. AIT. Retrieved from: http://www.ait.org.ua/p/pub_podhod.
html html (Date of access: 25.02.2021) (Rus)
11. ElMaraghy W. H., Urbanic R. J. Assessment of manufactur-
ing operational complexity. CIRP Annals-Manufacturing Technology,
2004, vol. 53, iss. 1, pp. 401–406. https://doi.org/10.1016/S0007-
8506(07)60726-4
12. Zeltzer L., Limere V., Aghezzaf E.-H., Van Landeghem H.
Measuring the objective complexity of assembly workstations, Int.
Multi-Conf. on Computing in the Global Information Techn., Venice,
Italy, 2012.
13. Efthymiou K., Pagoropoulos A., Papakostas N. et al.
Manufacturing systems complexity: An assessment of manufac-
turing performance indicators unpredictability. CIRP Journal of
Manufacturing Science and Technology, 2014, vol. 7, iss. 4, pp.
324–334. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2014.07.003
14. Brinzer B., Schneider K. Complexity assessment in produc-
tion: linking complexity drivers and effects. 53rd CIRP Conference
on Manufacturing Systems, 2020, vol. 93, pp. 694–699. https://doi.
org/10.1016/j.procir.2020.04.014
15. Asadi N., Jackson M., Fundin A. Drivers of complexity in
a flexible assembly system- A case study. 48th CIRP Conference on
manufacturing systems — Procedia CIRP, 2016, vol. 41, pp. 189–194.
https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.082
16. Ribeiro L., Hochwallner M. On the design complexity of cy-
berphysical production systems. Complexity, 2018, article ID 4632195,
13 p. https://doi.org/10.1155/2018/4632195
17. Gazizov T., Sagiyeva I., Kuksenko C. Solving complex-
ity problem in the electronics production process by reducing the
sensitivity of transmission line characteristics to their parameters
variations. Complexity, vol. 2019, article ID 6301326, 11 p. https://
doi.org/10.1155/2019/6301326
Описание статьи для цитирования:
Тыныныка А. Н. Оценка сложности сборки узлов электронной
аппаратуры. Техно логия и конструи рование в электронной
аппаратуре, 2021, № 1–2, с. 54–60. http://dx.doi.org/10.15222/
TKEA2021.1-2.54
Cite the article as:
Tynynyka A. N. Assessment of assembly complexity of electronic
units. Tekhnologiya i Konstruirovanie v Elektronnoi Apparature,
2021, no. 1–2, pp. 54–60. http://dx.doi.org/10.15222/TKEA2021.1-
2.54
|
| id | oai:tkea.com.ua:article-87 |
| institution | Technology and design in electronic equipment |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-06-16T01:00:32Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | wwwtkeacomua/36/78e300c4714a9dc61e2efc1e0df4a936.pdf |
| spelling | oai:tkea.com.ua:article-872026-06-15T12:24:32Z Assessment of assembly complexity of electronic units Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури Tynynyka, Oleksandr production complexity multi-subject assembly lines models socio-technical systems quantitative methods складність виробництва багатопредметні складальні лінії моделі соціально-технічні системи кількісні методи The article is devoted to the complexity assessment of harvesting systems. The author considers peculiarities of assembly lines as production systems and the reasons for the constant growth of their complexity. Complex assembly systems are expensive to implement, run, control and maintain, while their complexity affects performance, quality and reliability. Thus, when designing any assembly system, one must look for compromises between its future operation features, its cost and its complexity. To do this, you need to be able to quantify the complexity.This study made it possible to classify the methods of complexity analysis and propose a model that allows quantifying, to some extent, the complexity of the assembly of electronic units and can be used to work with complex multi-subject lines. The study considers the complexity indicators for the operator`s work. To numerically assess the complexity indicators, it is proposed to use the Likert scale.It is assumed that further research should take into account the following issues. The assembly should be designed with consideration of the human factor and the interrelation of technological operations, tools and ergonomics. This is due to the fact that in manual and semi-automatic workplaces, the human operator plays the crucial part. The connection between ergonomics and complexity must be established using the utility function, methods of fuzzy logic, and computer experiments with a test dummy. Статтю присвячено оцінці складності збиральних систем. Розглянуто особливості ліній збірки як виробничих систем і причини постійного зростання їхньої складності. Складні системи збірки є дорогими для впровадження, запуску, контролю та обслуговування, складність впливає на продуктивність, якість і надійність, тому під час проєктування будь-якої складальної системи необхідно шукати компроміси між особливостями її майбутнього функціонування, вартістю та складністю. Для цього потрібно вміти кількісно оцінювати складність. Проведене дослідження дозволило класифікувати методи аналізу складності та запропонувати модель, яка дозволяє певною мірою кількісно оцінювати складність збірки вузлів електронної апаратури та може використовуватися для роботи з ускладненими багатопредметними лініями. Модель враховує взаємозв'язок між варіантністю зібраних виробів, обладнанням робочих станцій, інструментами та засобами підтримки процесу складання. Обговорено об'єктивні та суб'єктивні аспекти складності виробництва. Розглянуто показники складності роботи оператора. Для чисельної оцінки складності показників пропонується користуватися шкалою Лайкерта. Продовження досліджень вбачається з врахуванням наступних проблем. Проєктувати збірку бажано з урахуванням людського фактора, беручи до уваги взаємозв'язок технологічних операцій, інструментів і принципів ергономіки. Це пов’язано з тим, що на ручних і напівавтоматичних робочих місцях роль людини-оператора має вирішальне значення. Зв'язок рівня ергономічності та складності необхідно встановити з використанням функції корисності, методів нечіткої логіки, комп'ютерних експериментів з манекеном. PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2021-03-23 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.54 10.15222/TKEA2021.1-2.54 Technology and design in electronic equipment; No. 1–2 (2021): Tekhnologiya i konstruirovanie v elektronnoi apparature; 54-60 Технологія та конструювання в електронній апаратурі; № 1–2 (2021): Технология и конструирование в электронной аппаратуре; 54-60 3083-6549 3083-6530 10.15222/TKEA2021.1-2 uk https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.54/80 Copyright (c) 2021 Oleksandr Tynynyka http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| spellingShingle | складність виробництва багатопредметні складальні лінії моделі соціально-технічні системи кількісні методи Tynynyka, Oleksandr Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title | Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title_alt | Assessment of assembly complexity of electronic units |
| title_full | Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title_fullStr | Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title_full_unstemmed | Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title_short | Оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| title_sort | оцінка складності складання вузлів електронної апаратури |
| topic | складність виробництва багатопредметні складальні лінії моделі соціально-технічні системи кількісні методи |
| topic_facet | production complexity multi-subject assembly lines models socio-technical systems quantitative methods складність виробництва багатопредметні складальні лінії моделі соціально-технічні системи кількісні методи |
| url | https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.54 |
| work_keys_str_mv | AT tynynykaoleksandr assessmentofassemblycomplexityofelectronicunits AT tynynykaoleksandr ocínkaskladnostískladannâvuzlívelektronnoíaparaturi |