SZACOWANIE KOSZTÓW PROCESU MONTAŻU NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO TYPOSZEREGU WYROBÓW

Podobne dokumenty
EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Niepewności pomiarowe

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Ćwiczenie 3. H 1 : p p 0 H 3 : p > p 0. b) dla małej próby statystykę testową oblicza się za pomocą wzoru:

ESTYMACJA PARAMETRÓW FUNKCJI REGRESJI METODĄ KLASYCZNĄ ORAZ METODAMI BOOTSTRAPOWYMI**

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

Statystyka Inżynierska

Funkcja generująca rozkład (p-two)

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

Estymacja przedziałowa

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC)

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Statystyczne testy nieparametryczne

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

ψ przedstawia zależność

Podstawy zarządzania finansami przedsiębiorstwa

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

POLITECHNIKA OPOLSKA

Bezrobocie. wysiłek. krzywa wysiłku pracownika E * płaca realna. w/p *

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

licencjat Pytania teoretyczne:

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności

Przełączanie diody. Stan przejściowy pomiędzy stanem przewodzenia diod, a stanem nieprzewodzenia opisuje się za pomocą parametru/ów czasowego/ych.

Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 8

4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

ANALIZA PRZYCZYNOWOŚCI W ZAKRESIE ZALEŻNOŚCI NIELINIOWYCH. IMPLIKACJE FINANSOWE

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Obligacja i jej cena wewnętrzna

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

Kinetyczna teoria gazów. Zjawiska transportu : dyfuzja transport masy transport energii przewodnictwo cieplne transport pędu lepkość

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO

Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

DEA podstawowe modele

METODY PROGNOZOWANIA Z WYKORZYSTANIEM TRENDU POTĘGOWEGO

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

Analiza rynku projekt

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 9

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer. wykład 3 1

ROZDZIAŁ 12 ANALIZA WSPÓŁZALEŻNOŚCI KURSÓW AKCJI SPÓŁEK BRANŻY CUKROWNICZEJ

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Spis treści Przedmowa... 4 Wykaz niektórych oznaczeń ,, Liczby losowe" Generatory liczb losowych o rozkładzie równomiernym

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

ANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ

METODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

MOŻLIWOŚCI UNIFIKACJI ROZWOJU GOSPODARCZEGO WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ W ASPEKCIE DYNAMIKI WZROSTÓW PKB

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Poziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:

2.1. Studium przypadku 1

Ć wiczenie 17 BADANIE SILNIKA TRÓJFAZOWEGO KLATKOWEGO ZASILANEGO Z PRZEMIENNIKA CZĘSTOTLIWOŚCI

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

Transkrypt:

SZACOWANIE KOSZTÓW PROCESU MONTAŻU NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO TYPOSZEREGU WYROBÓW Pior CHWASTYK, Domiika BINIASZ, Mariusz KOŁOSOWSKI Sreszczeie: W pracy przedsawioo meodę oszacowaie koszów procesu moażu a przykładzie wybraej grupy wyrobów. Proces moażu jes rudy dla przeaalizowaia ze względu a duży udział pracochłoości. Z ego względu wykorzysao zależość pomiędzy cechami wyrobu a koszami procesu moażowego. Opracowao aplikację umożliwiającą, a podsawie daych z sysemu CAD, w oparciu o opracowaą fukcję koszów, oszacowaie koszów moażu. Słowa kluczowe: proces moażu, CAD, meoda ajmiejszych kwadraów. Wprowadzeie Oszacowaie koszów przeprowadzeia procesów moażowych w większości przypadków jes dość rudą operacją. Specyfika saowisk roboczych, iewielki sopień wykorzysaia maszy i urządzeń oraz duży udział prac ręczych urudiają opracowaie meod pozwalających a dokłade oszacowaie czasu i koszów moażu. Dodakową rudość sprawiają procesy moażowe, podczas kórych dodakowo przeprowadza się operacje obróbki. Na procesy moażowe w zaczym sopiu wpływają kosrukcyje właściwości moowaych wyrobów, a przede wszyskim kosrukcyje ukszałowaie części. Sąd wyikają uwarukowaia moażowe, kóre są określoe przez fukcje przypisae wyrobowi i zależą od założoej zasady pracy. Srukurala budowa wyrobu zajduje bezpośredie odbicie w srukuralym podziale procesu moażowego. [3] Tę zależość moża wykorzysać przy szacowaiu koszów moażu, szczególie, gdy mamy do czyieia z wyrobami produkowaymi w yposzeregach.. Model określaia koszów moażu W procesie moażu, główym czyikiem koszowym jes pracochłoość. Koszy związae z wykorzysaiem dodakowych urządzeń i iezbędych środków produkcji saowią iewielką część ych koszów. Aalizując procesy moażu moża zauważyć, że koszy ich moażu uzależioe są od pewych cech wyrobów. Wyodrębioo e cechy, kóre mają bezpośredi wpływ a kosz moażu. Po gruowej aalizie wyrobów odrzucoo e cechy, kóre były wspóle dla całej rodziy wyrobów a ich wpływ a różice w procesie moażu był iewielki. Usaloo, że ajwiększy wpływ a przebieg procesu moażowego, a ym samym a jego koszy mają główe wymiary wyrobu, a co za ym idzie ich ciężar. Moża zaem swierdzić, że isieje zależość pomiędzy koszami moażu a masą, kórą moża przedsawić w posaci fukcji: K = f (m) () 94

K kosz moażu, M masa całkowia wyrobu W celu oszacowaia koszów moażu zasosowaa zosała meoda paramerycza, kóra uzależia kosz od paramerów mających decydujący wpływ. Meoda a uwzględia zbiór hisoryczych koszów oraz dokouje aalizy z użyciem różych echik maemayczych. Meody paramerycze pozwalają a przeoszeie echiczych warości (wielkość, masa, maeriał ip.) charakeryzujących produk i zaych projekaowi, a koszy, bez opisywaia produku całkowicie. Do opracowaia modelu wykorzysaa zosała meoda ajmiejszych kwadraów. Weryfikację modelu przeprowadzoo w oparciu o poziom isoości, warości błędów względych, współczyik deermiacji, es symerii, es liczby serii, sacjoarość i auokorelację esem Durbia-Wasoa. Do wyzaczeia modelu posłużyły dae doyczące koszów moażu wyrobów pochodzące z osaiej serii produkcyjej wszyskich odmia wymiarowych. Fukcja koszów moażu zosała opisaa rówaiem prosej, kóra a podsawie doychczas przeprowadzaych badań empiryczych saowi ajczęsszy przypadek zależości koszów. K = am + b () K kosz moażu, m masa wyrobu, a,b sałe Dla usaleia warości sałych a i b zasosowao zasadę ajmiejszych kwadraów, kóra polega a zalezieiu akich warości oce paramerów srukuralych modelu, by suma kwadraów odchyleń empiryczych warości zmieej objaśiaej od jej warości eoreyczych wyzaczoych z modelu była jak ajmiejsza. Waruek e moża opisać asępująco: e mi (3) e =K -b-am - odchyleia rzeczywisych warości od jej warości eoreyczych, czyli zw. reszy modelu Po wyzaczeiu pochodych cząskowych względem a i b i przyrówaiu ich do zera orzymuje się układ rówań ormalych. W wyiku rozwiązaia układu rówań ormalych orzymuje się asępujące wzory: a = ( K K)( m m) ( m m) b = bk am - średie arymeycze zmieych K i m (4) 95

Usaleie warości sałych a podsawie powyższych wzorów pozwoliło a orzymaie poszukiwaej fukcji, a dla swierdzeia poprawości zbudowaego modelu przeprowadzoa zosała jego weryfikacja.. Szacowaie koszów moażu Aalizę procesu moażu rozpoczya się od sysemu CAD, w kórym opracowao model wyrobu. Wykorzysae zosały w ym celu wcześiej opracowae modele wszyskich elemeów składających się a wyrób uzupełioe modelami elemeów zormalizowaych akimi jak śruby, podkładki, akręki, uszczelki ip. [] Badaia przeprowadzoo a grupie wyrobów, kórymi są zawory zaporowe. Kompley model zaworu przedsawioo a rysuku. Rys.. Model wyrobu wykoay w sysemie CAD Źródło: opracowaie włase Uzyskaa w procesie modelowaia srukura wyrobu posiada dwa poziomy. Pierwszy zawiera elemey składające się a wyrób, drugi o szczegółowa srukura obieków elemearych wchodzących w skład każdego z ych elemeów. [] Opracowaa aplikacja odczyuje srukurę wyrobu opracowaą w sysemie CAD (rys..). Kolejym eapem jes oszacowaie koszów własych zaworu. Na ym eapie program odwołuje się do wcześiej opracowaych procesów wywórczych elemeów, z kórych składa się asz wyrób []. Odczyuje z bazy daych goowych procesów wywórczych iformacje o koszach ich wyworzeia. Poieważ, jak usaloo wcześiej kosz moażu zależy jes od wagi wyrobu, usaloo model przedsawiający odpowiedią zależość ych dwóch cech. Isoą iformacją jes masa poszczególych elemeów zaworu, kóra dla każdego z elemeów obliczaa jes a eapie modelowaia. 96

Sysem CAD dokouje oszacowaia masy elemeu a podsawie jego objęości oraz gęsości maeriału, z kórego jes wykoay. Gęsość maeriału saowi iformację zapisaą w bazie daych z maeriałami wykorzysywaą w procesie opracowywaia modelu CAD. Waga obliczaa jes dwukroie. Pierwszy raz w momecie wyboru maeriału wyjściowego. Drugi raz w momecie zapisu goowego Rys.. Odczy srukury wyrobu z sysemu CAD modelu każdego z Źródło: opracowaie włase elemeów, co uwzględia zasosowae w procesie modelowaia obieky elemeare obrazujące ubyek maeriału w procesie obróbki []. W e sposób każdy eleme orzymuje dwie dodakowe iformacje, o jego wadze bruo i wadze eo. Kosz własy wyrobu usalay jes w oparciu o kosz wyworzeia elemeów składowych, Zakładowy Arkusz Rozliczeiowy oraz koszy elemeów zormalizowaych. Tab.. Koszy moażu w porówaiu z masą wyrobu Zawór zaporowy yp 8 Średica omiala d [mm] kosz moażu [zł] masa zaworu [kg] 5,00,40 0,80,50 5 4,70,80 3 6,80 5,0 40 8,40 5,90 50,40 8,0 65 3,70 7,50 80 4,00 3,50 00 66,80 40,80 5 9,50 67,70 50,0 86,60 00 0,0 7,40 50 39,50 76,60 300 555,50 456,00 Źródło: opracowaie włase W zakresie szacowaia koszów moażowy wykorzysaa zosaie meoda regresji i 97

korelacji. Do wyzaczeia modelu posłużą dae doyczące koszów moażu zaworów zaporowych. Pod uwagę wzięo koszy pochodzące z osaiej serii produkcyjej wszyskich odmia wymiarowych. Dae e w porówaiu z masą zaworów przedsawioo w abeli. Fukcja koszów moażu jes opisaa rówaiem prosej (), a sałe wysępujące w ym rówaiu są obliczae według wzorów (3) i (4). Sąd obliczoe warości paramerów a i b dla aalizowaego przypadku wyoszą: a=,75, b=,4340 a rówaie przybiera posać: K=,75m+,4340 (5) Tab.. Warości obliczoych koszów modelowych Zawór zaporowy yp 8 Średica omiala d [mm] masa zaworu m [kg] kosz moażu K [zł] kosz moażu modelowy K [zł] 5,40,00 4,5 0,50,80 4,37 5,80 4,70 4,7 3 5,0 6,80 7,53 40 5,90 8,40 8,35 50 8,0,40 0,93 65 7,50 3,70 3,95 80 3,50 4,00 38,99 00 40,80 66,80 59,7 5 67,70 9,50 90,8 50 86,60,0,97 00 7,40 0,0,40 50 76,60 39,50 335,75 300 456,00 555,50 546,0 Źródło: opracowaie włase 600,00 500,00 400,00 300,00 kosz moażu [zł] kosz moażu modelowy [zł] 00,00 00,00 0,00,40,50,80 5,0 5,90 8,0 7,50 3,50 40,80 67,70 86,60 7,40 76,60 456,00 Rys. 3. Porówaie koszów moażu empiryczych z koszem moażu eoreyczym orzymaym a podsawie modelu Źródło: opracowaie włase 98

Dla swierdzeia, czy zbudoway model jes poprawy ależy przeprowadzić jego weryfikację. Poziom isoości Określeie poziomu isoości odbywa się a podsawie zależości: I a b, I b S( a) S( b) = (6) a = S(a), S(b) sadardowe błedy paramerów a i b S m Se ( a) =, S( b) = Se (7) ( m m m m) ( ) S e odchyleie sadardowe resz modelu, kóre obliczae jes według wzoru S e = e (8) Obliczoe odchyleie sadardowe wyosi: S e = 5,448 Warości sadardowych błędów wyoszą: S(a) = 0,009, S(b) =,6707. Naomias poziomy isoości: dla parameru a: I a = 07,5 dla parameru b: I b = 6,84 Z ablic esu -Sudea dla przyjęego poziomu ufości 0,05 i sopi swobody warość kryycza saysyki I wyosi,79. Warości poziomu isoości muszą być większe od kryyczej. W ym przypadku zależość aka isieje. Ozacza o, że rzeczywise warości paramerów isoie różią się od zera, co ozacza, że wpływ zmieej objaśiającej sojącej przy paramerze a w isoy sposób wpływa a zmieą objaśiaą. Błędy względe Warości błędów względych powiy być jak ajmiejsze. Góra dopuszczala graica ych błędów wyosi 30%. W aalizowaym przypadku błędy względe wyoszą: E E a b S( a) = 00% = 0,0% a S( b) = 00% = 4,4% b Współczyik deermiacji Współczyik deermiacji określa sopień dopasowaia modelu do daych empiryczych. Obliczoa warość współczyika deermiacji wyosi (9) 99

= ( K K) co ozacza, że model jes dopasoway w 98%. = 0,983 R (0) ( K K) Tes symerii Liczba elemeów dodaich wekora resz powia być rówa liczbie elemeów ujemych, wedy moża swierdzić, że wekor resz jes symeryczy. Wekor resz e zosał przedsawioy w abeli 3. W aalizowaym przypadku liczba elemeów dodaich wyosi 7 i yle samo wyosi liczba elemeów ujemych, co świadczy o spełioym waruku esu symerii. Tes liczby serii Dla aalizowaego przypadku warości określające miimalą i maksymalą liczbę serii dla przyjęego poziomu ufości 0,05 wyoszą odpowiedio 4 i. Liczba serii wyikająca z warości resz wyosi 4. Zajdując się a graicy warości dopuszczalych moża przyjąć, że posać modelu zosała dobraa poprawie. Sacjoarość Spełieie ego esu ozacza iezależość wekora resz od czasu. Sacjoarość obliczoo według wzoru: re, + f = = 0,6 () r r e, współczyik korelacji pomiędzy wekorem resz a kolumą czasu e, Współczyik korelacji dla ego przypadku wyosi 0,0468, a obliczoa sacjoarość wyosi 0,6. Warość a powia być miejsza od warości kryyczej odczyaej z ablic -Sudea, kóra w ym przypadku wyosi,79. Ozacza o, że waruek sacjoarości zosał spełioy. Auokorelacja es Durbia-Wasoa Jes o zależość pomiędzy wekorami resz z różych momeów czasowych. Dae iezbęde do przeprowadzeia ej aalizy zamieszczoe są w abeli 3. Tab. 3. Dae iezbęde do aalizy auokorelacji esem Durbia-Wasoa Lp e e - e-e - (e-e - ) e -,5 5,0535 -,57 -,5 0,68 0,466,4500 3-0,0 -,57,55,397 0,0003 4-0,73-0,0-0,7 0,5098 0,5344 5 0,05-0,73 0,78 0,607 0,003 6,47 0,05,4,077,570 7 0,75,47-0,7 0,508 0,558 8,0 0,75,6,6000 4,0479 00

9 7,53,0 5,5 30,407 56,664 0,69 7,53-5,84 34,3,8453-0,77,69 -,46 6,054 0,5987 -,30-0,77-0,53 0,8647 7,7569 3-6,5 -,30 5,05 5,574 39,08 4 9,40-6,5 5,65 44,9504 88,3488 9,40 Σ 460,0393 Σ 330,0966 Do obliczeia auokorelacji wykorzysuje się zależość. ( ei ei ) d = =,3937 () e i Warość współczyika auokorelacji wyosi,3937. Wyik e jes większy od górej graicy przedziału <,045 ;,35> odczyaego dla ego przypadku z ablic esu Durbia- Wasoa dla poziomu ufości 0,05. Świadczy o, że auokorelacja ie wysępuje, co jes zjawiskiem korzysym. Po przeprowadzeiu weryfikacji opracowaego modelu moża swierdzić, że zosał o dobray poprawie i może służyć w procesie szacowaia koszów moażu zaworu, uzależiając e kosz od masy całego zaworu, kóry saowi paramer koszu moażu. Przeprowadzoa weryfikacja modelu wykazała jego poprawość, co pozwala a zasosowaie ego modelu w procesie usaleia koszów moażu projekowaego wyrobu. Po kompleym procesie moażu uzyskao dla owego wyrobu ależącego do aalizowaego yposzeregu asępujący kosz własy wyrobu (rys. 4.). Rys. 4. Wyik koszów własych wyrobu z uwzględieiem oszacowaego koszu procesu moażu 0

4. Podsumowaie Przedsawioy w iiejszej pracy sposób szacowaia koszów moażu jes prosy i skueczy, ale przy zachowaiu pewych waruków. Moża w e sposób w miarę dokładie oszacować koszy moażu dla wyrobu ależącego do rodziy wyrobów, dla kórych mamy dae hisorycze o koszach moażu. Waruek drugi doyczy isieia i poprawego wyboru właściwych cech mających wpływ a przebieg procesu, a ym samym a jego koszy. Niesey w większości przypadków mamy do czyieia z moażem owych wyrobów, odbiegających swoimi cechami od wyrobów wcześiej produkowaych. Nie mamy więc żadych iformacji pomocych przy wyzaczeiu fukcji koszów. Dlaego dalsze prace ukierukowae są a wykorzysaie obieków elemearych o charakerze moażowym, kóre pozwoliłyby a szacowaie koszów moażu. Powsaie ego ypu obieków byłoby kosekwecją procesu modelowaia w sysemie CAD, kóry dla aalizowaej grupy wyrobów zosało opracowae w oparciu o meodę obieków elemearych. [] Lieraura. Chwasyk P.: Zasosowaie meody obieków elemearych w procesie iegracji CAD/CAM. Mechaik /007, s. 954-955.. Chwasyk P., Kołosowski M.: Zasosowaie koszowych obieków elemearych w procesie szacowaia koszów wywarzaia. Kompuerowo Ziegrowae Zarządzaie, Tom I, WNT, Warszawa 007. 3. Łuarski J., Szabajkowicz W.: Auomayzacja procesów echologiczych moażu maszy. WNT, Warszawa 993. Dr iż. Pior CHWASTYK Dr iż. Domiika BINIASZ Isyu Iowacyjości Procesów i Produków Poliechika Opolska 45-370 Opole, ul. Ozimska 75 el./fax.: (077) 43 40 34 e-mail: chwasyk@po.opole.pl Dr iż. Mariusz KOŁOSOWSKI Isyu Zarządzaia Pańswowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nysie 48-300 Nysa, ul. Grodzka 9 el.: (0-77) 409 73 e-mail: kolos@pwsz.ysa.pl mariusz_kolosowski@pwsz.ysa.pl 0