Projekts «Mašīnbūves kompetences centrs» (id.nr. 5.1.1.2.i.0/1/22/A/CFLA/006)

Projektu līdzfinansē Atveseļošanas fonds Darbības programmas “Latvijas Atveseļošanas un noturības mehānisma plāna 5.1.r. reformu un investīciju virziena "Produktivitātes paaugstināšana caur investīciju apjoma palielināšanu P&A" 5.1.1.r. reformas "Inovāciju pārvaldība un privāto P&A investīciju motivācija" 5.1.1.2.i. investīcijas "Atbalsta instruments inovāciju klasteru attīstībai" īstenošanas noteikumi kompetences centru ietvaros” ietvaros.


Pētniecības projekts Nr.4.4 “Tehnoloģija un iekārtas prototips objektu ar mainīgiem parametriem fasēšanai fiksētu nosacījumu iepakojumā”

Projekta mērķis ir radīt tehnoloģiju un iekārtas prototipu, kas grupē mainīga svara un citu mainīgu parametru objektus kopās ar fiksētu svaru noteiktās robežās, tad ievieto grupēto kopu vienā iepakojumā saskaņā ar noteiktu algoritmu.

Galvenās aktivitātes:

  • izpētīt dažādu fasējamu pārtikas produktu svara un citu parametru statistisko un momentāno sadalījumu, kas ļautu konstatēt matemātiskās likumsakarības un tad modelēt grupēšanas risinājumus fasēšanai.  Uz iegūto sadalījumu raksturīgo parametru pamata izveidot matemātiskos modeļus, kas, savukārt, būs noderīgi, veidojot optimizētas grupēšanas tehnisko risinājumu
  • produktu grupēšanas tehniskā risinājuma izstrāde, kas nodrošina produktu sakārtošanu iepakojumā pēc noteiktiem parametriem, ievērojot produktu telpiskās īpašības
  • Modulāri modificējamas iekārtas risinājuma izstrāde un moduļu testēšana, kas ļaus iekārtu pielāgoti pielietot fasēšanai dažādās pārtikas ražošanas nozarēs un dažāda ražošanas apjoma uzņēmumos
  • Iekārtas prototipa izveide, kas orientēta sākotnēji putnu gaļas un zivju apstrādes ražošanas uzņēmumu vajadzībām
  • Izstrādāt satveršanas metodes un ātri maināmus satvērējus dažādiem produktiem, tādējādi paplašinot iekārtas pielietojamību.

Plānotais rezultāts:

  1. Modulāri pielāgojamas fasēšanas iekārtas ar elastīgu veiktspēju prototips kā platforma pielietojumam dažādās pārtikas ražošanas nozarēs.
  2. Ātri nomaināmi produktu satvērēji manipulatoru aprīkošanai, kas izmantojami dažādās pārtikas nozarēs, kur pielieto manipulatorus produktu pārelšanai un apstrādei.
  3. Jauna tipa objektu iebarošanas modulis un produktu kombināciju veidošanas modulis, kas tiks veidots, realizējot matemātiskās modelēšanas pētījumu gaitā iegūtās atziņas par pārtikas produktu gabaliņu īpašību izkliedes raksturojumiem.
  4. Potenciālie intelektuālā īpašuma objekti, kas radīsies projekta izstrādes gaitā:
  1. apstrādājamo objektu salikšanas optimizācijas metode, balstīta procesa matemātiskajā modelī
  2. jauna tipa objektu iebarošanas moduļa un produktu kombināciju veidošanas moduļa tehniskais risinājums

Pētniecības projektu īsteno SIA “PERUZA”, SIA “Procesu analīzes un izpētes centrs”.

No 2023.g. 30. septembra SIA “Procesu analīzes un izpētes centrs” pārtrauc dalību pētījumā.

Projektā laika posmā 01.04 – 30.06.2023 tika veikti šādi darbi:

1.      Turpmāko izpētes darbu detaļplānošana un  konkrētu uzdevumu formulēšana.

2.      Regulāro darba apspriežu ar projekta partnera “Peruza” speciālistiem sagatavošana un norise.

3.      Informācijas vākšana par mūsdienīgām un projekta vajadzībām atbilstošām datu apstrādes metodēm.

4.      Nepieciešamo ieejas datu kopu apzināšana.

5.      Esošā stāvokļa un iespējamo risinājumu apzināšana konkrētā rūpnieciskā pētījuma jomā un to analīze.

6.      Iespējamo turpmākās izpētes alternatīvo virzienu izvēle.

7.      Kārtošanas procesa provizoriskā matemātiskā modeļa izveide, ņemot vērā pašreiz eksistējošos tehniskās sistēmas ar lentveida tipa konveijeri ierobežojumus.

8.      Alternatīva kārtošanas procesa provizoriskā statistiskā matemātiskā modeļa izveide, balstoties uz karuseļveida iekārtas tehniskā risinājuma iespējām.

9.      Modeļu provizoriskie izmēģinājumi ar simulētiem kārtošanas procesa ieejas datiem.

10.  Provizorisko rezultātu izvērtēšana kopā ar projekta partnera “Peruza” speciālistiem.

Informācija par 2. posma darbiem (01.07.2023- 30.09.2023)

Šajā periodā tika turpināta divu atšķirīgo pieeju, kas attiecīgi balstītas uz kombinatorikas teoriju vai kārtojamo objektu statisku, attīstīšana.

Kombinatorikas gadījumā tika pētītas divas pieejas, kā uzlabot kārtošanas algoritmu un tā   veiktspēju. Viena pieeja balstās uz vairāku mērķa savaru pakošanu, savukārt otra pieeja ir balstīta uz iespēju pārvietot neiederīgos produkta gabaliņus uz konveijera sākumu.

Algoritmu veiktspējas novērtēšanai tika izmantoti reāli konveijera darbībā uzņēmumā iegūtie dati dažādiem produktiem un to sērijām. Algoritmu stabilitātes novērtēšanai tika pielietota augmentācijas metode pieejamajām dažādo sēriju datu kopām.

Tika aplūkoti rezultāti uzlabotam algoritmam konveijeram, kuram ir iespēja izvēlēties no 15 gabaliņiem, lai aizpildītu produkta iepakojumu. Tika parādīts, ka, izmantojot divus mērķa svarus, ir iespējams sasniegt labākus trauku aizpildīšanas rezultātus.

Modificētais algoritms, ar pārlikšanas stratēģiju uz stilbiņu datu kopām, parādīja, ka var sasniegt vidējo pārsvaru ne lielāku par 0.26%, nepārsniedzot 0.4% neizmantotas produkcijas. Savukārt fileju datu kopai novērojām vissliktāko rezultātu ar 3.24% pārsvaru un 7.7% neizmantotas produkcijas. Augmentētās datu kopas rezultāti, kā arī neizmantoto gabaliņu statistikas analīze, liecina, ka visticamāk neveiksme ar šo datu kopu saistīta ar gabaliņu specifisko secību. Te rezultātu potenciāli varētu uzlabot, mainot ierobežojošos nosacījumus un/vai pārlikšanas stratēģiju.

Izstrādājot statistisko pieeju Iepriekšējā etapā tika konstatēts, ka eksistē konkrēti mērķa svari, pie kuriem ir visvarbūtīgāk sakārtot iepakojumu un kuri ir atkarīgi no sākotnējā objektu masas sadalījuma. Lai labāk izprastu šo fenomenu, algoritms tika papildināts ar funkciju, kas izseko to, cik bieži katrā konveijera pozīcijā kastītēs tiek izvietoti objekti. Tāpat tika aprēķināts kopējais robota manipulatora “noskrējiens”, kas raksturo, cik tālu tai jāpārvietojas, lai izvietotu objektus pa iepakojumiem. Tas ir svarīgi, jo dažādām konveijeru konfigurācijām robotam jāveic atšķirīgi ceļi, kas būtiski ietekmē tā ražību/ātrdarbību. Šajā izpētes virzienā aktuālie secinājumi ir šādi:

- Algoritma rezultātiem ir svarīgi, kāda ir konveijera konfigurācija. Labāku rezultātu dod konfigurācijas, kurās ir vairāk rindu, kas var neatkarīgi viena no otras pārvietoties, tomēr konfigurāciju izvēlē jāņem vērā arī ražība. Robota rokai, kas izvieto objektus trauciņos, atšķiras noietais ceļš, tātad arī iekārtas ražība atšķiras.

- Algoritma rezultāti ir ļoti atkarīgi no tā, vai datu kopa, no kuras izvēlēts optimālais mērķa svars, atbilst tiem objektiem, ko algoritms apstrādā. Šķietami nelielas nobīdes sadalījumā var būtiski ietekmēt algoritma darbības rezultātus. Ja sagaidāms, ka fasējamo objektu svars var būt svārstīgs laikā, tad šis algoritms ar fiksētu mērķa svaru var nebūt piemērots lietošanai.