CC BY
140
05.02.00 МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ
05.02.23 УДК 621.9.08
АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ В АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИИ
© 2017
Зимина Елена Витальевна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Машиностроительные технологические комплексы» Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева, Нижний Новгород (Россия)
Кайнова Валентина Николаевна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Теоретическая и прикладная механика» Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева, Нижний Новгород (Россия)
Аннотация
Введение. Автомобилестроительные предприятия работают с большим количеством поставщиков, которые должны обеспечивать высокое качество комплектующих. Исследования, проведенные на некоторых российских предприятиях, показывают неприемлемость большинства применяемых измерительных систем (процессов).
Материалы и методы. В настоящее время средства измерений постоянно совершенствуются, но не всегда существуют или доступны для предприятий соответствующие высокоточные эталоны измеряемых величин. В этом случае оценить приемлемость измерительного процесса, использующего усовершенствованные средства измерительной техники, можно только с помощью статистического анализа результатов измерений. Стоимость выполнения поверок средств измерений в аккредитованных лабораториях достаточно высока. Статистический анализ позволяет выявить тенденции измерительного процесса к выходу из управляемого состояния и именно в этот момент, а не преждевременно, выполнить поверку/калибровку средства измерения.
Целью исследования является анализ точностных характеристик измерительных систем с координатно-измерительной машиной с помощью статистических методов, демонстрация методики анализа и эффективность ее применения.
Результаты. Работа содержит теоретическую и практическую части, в которых рассматриваются и анализируются выполненные эксперименты. Выполнен ряд экспериментов для измерительных систем с коорди-натно-измерительной машиной ZEISS PRO Compact. В результате анализа следующих параметров измерительной системы: сходимости и воспроизводимости, выявлена непригодность исследуемой измерительной системы с КИМ для выполнения измерений параметров качества изделий. Выявлены причины и намечены пути управления процессом измерения на КИМ.
Обсуждение. Работа имеет универсальный характер, и методика выполнения экспериментов может быть применена для других измерительных систем. Проведенные исследования представляют интерес для производственных условий и учебных целей.
Заключение. Анализ измерительных систем, в состав которых входит КИМ, позволил увидеть те стороны процесса измерения, которые не видны при повседневной работе с измерениями. MSA позволяет делать выводы о пригодности измерительных процессов. Это даёт возможность совершать коррекционные действия по улучшению измерительной системы и, как следствие, гарантировать качество измеряемых параметров.
Ключевые слова: воспроизводимость, изменчивость, измерительный процесс, измерительная система, координатно-измерительная машина, методика измерений, погрешность измерения, пригодность, система менеджмента качества, средство измерений, стабильность, статистические методы, сходимость, эксперимент.
Для цитирования: Зимина Е. В., Кайнова В. Н. Анализ качества измерительных систем в автомобилестроении // Вестник НГИЭИ. 2017. № 5 (72). С. 7-16.
ANALYSIS OF THE QUALITY MEASUREMENT SYSTEMS IN AUTOMOTIVE INDUSTRY
© 2017
Zimina Elena Vitalievna, the candidate of technical sciences, the associate professor of the chair «Engineering technological complexes» Nizhny Novgorod State Technical University n. a. R. E. Alexeev (Russia)
Kaynova Valentina Nikolaevna, the candidate of technical sciences, the associate professor of the chair «Theoretical and applied mechanics» Nizhny Novgorod State Technical University n. a. R. E. Alexeev (Russia)
Annotation
Introduction. Automakers (company) work with a large number of suppliers, which should ensure high quality of the components. Research conducted on some Russian factories show the unacceptability of most applied measuring systems (processes).
Materials and methods. Currently, the means of measurement are constantly improving, but appropriate high-precision standards of measured values don't always available or affordable for factories. In this case, to evaluate the suitability of the measuring process which uses the improved measurement devices is possible only through statistical analysis of measurement results. The cost of performing the verification of measuring instruments in accredited laboratories is quite high. The statistical analysis allows to identify trends of the measuring process to the output from the controlled state and at this time, not prematurely, to perform the verification/calibration of measuring instruments.
The aim of this research is the analysis of the accuracy characteristics of measuring systems with a coordinate measuring machine using statistical methods, demonstration of analysis methods and the efficiency of its application.
Rezults. This work contains theoretical and practical parts, in which they performed experiments are considered and analyzed. Also the series of experiments were performed for measuring systems with coordinate measuring machine ZEISS PRO Compact. The analysis of the following parameters of the measuring system: precision and repro-ducibility, revealed the unsuitability of the investigated measurement system with a control measuring materials to perform measurements of product quality parameters.
Discussion. The reasons and ways of controlling the measurement process at the CMM are revealed. The work has an universal nature of implementation, and the methodology of performing experiments can be applied to other measuring systems. The research carried out is of interest for production conditions and training purposes.
Conclusion. Measurement system analysis, which includes KIM, was allowed to see those aspects of the measurement process that are not visible in daily work with measurements. MSA allows drawing conclusions about the suitability of measuring processes. This gives you the opportunity to make corrective actions to improve the measuring system and, as a consequence, to guarantee the quality of the measured parameters.
Keywords: reproducibility, variability, the measuring process, the measuring system, coordinate measuring machine, measurement procedure, measurement error, suitability, management quality systems, measuring instrument, stability, statistical methods, measurement repeatability, experiment.
Введение
Все шире применяемые сложные измерительные системы (ИС) требуют специального метрологического обеспечения или, как указано в ГОСТ Р ИСО 10012-2008, метрологического подтверждения пригодности. Метрологическое подтверждение пригодности - это совокупность операций, проводимых с целью обеспечения соответствия измерительного оборудования требованиям к его предполагаемому использованию [1]. Метрологическое подтверждение пригодности является недостигнутым, пока пригодность измерительного оборудования для использования по назначению не продемонстрирована и не зарегистрирована.
Современные процессы измерения базируются на сложной измерительной технике, к которой не применим традиционный подход по оценке ее пригодности. Исследования, проведенные на некоторых российских предприятиях, показывают неприемлемость применяемых измерительных систем (процессов) [3; 13]. Приобретение и внедрение измерительной техники должно сопровождаться исследованиями конкретных измерительных систем, чтобы не тратить ресурсы на ненужные или неэффективные процессы, в том числе измерительные. Ведущие автомобильные компании для подтверждения пригодности данных, полученных в результате из-
мерений, должны использовать метод анализа измерительных систем (MSA).
Материалы и методы
MSA (аббревиатура от Measurement System Analysis) представляет собой набор экспериментов и статистических методов, адаптированных для получения оценок приемлемости результатов измерений. Это метод, призванный дать заключение относительно приемлемости используемой измерительной системы (ИС) через количественное выражение ее характеристик. В MSA под измерительными системами (ИС) понимается совокупность элементов, участвующих в измерительном процессе: приборов, приспособлений, окружающей среды, операторов, а также методов, компьютерных программ обработки результатов, используемых для придания количественных значений измеряемым величинам [2; 21].
В данной статье производится анализ качества измерительной системы, используемой в ЗАО «Маг-на Технопласт», демонстрация методики анализа и эффективность ее применения. Основным элементом системы является координатно-измерительная машина (КИМ) ZEISS PRO Compact. Данная КИМ имеет одностоечное конструктивное исполнение с консолью и пневматической системой, диапазон измерений: X = 8 000 мм, Y = 1 600 мм, Z = 2 100 мм, разрешающая способность — 0,0001 мм; программ-
ное обеспечение - СММ-OS; графическая обработка - Holos-NT. Движение на КИМ осуществляется по программе в трёх плоскостях с помощью специальных платформ, положение которых фиксируется с помощью прецезионных электронных датчиков. Все элементы машины выполнены с высокой степенью точности.
ЗАО «Магна Технопласт» производит такую продукцию, как бамперы, решетки и рамки радиатора, приборные панели, дверные панели, накладки порога и др. Заказчиками ЗАО «Магна Технопласт» являются: Volkswagen, Skoda, Renault, Nissan, Peugeot, Sitroen, ГАЗ, Mitsubishi. В рамках производства осуществляются процессы прессовки, сборки, литья пластмасс, окраски и измерения. На предприятии функционирует измерительная лаборатория, аккредитованная ФГУ «Нижегородский центр стандартизации, метрологии и сертификации». Производство сертифицировано по ISO/TS 16949 [4].
Для выполнения на КИМ процесса измерения и контроля детали используются специальные контрольные приспособления. Детали фиксируются на них так, как они будут впоследствии установлены на автомобиль. На контрольном приспособлении расположены базовые отверстия, по координатам центра которых производится расчёт местоположения приспособления и детали относительно системы координат самой КИМ. Деталь закрепляется на контрольное приспособление с помощью различных фиксаторов и клипс.
Важно заметить, что контрольные приспособления также являются предметом измерения. Перед их использованием и в процессе эксплуатации все приспособления измеряются для подтверждения соответствия математической модели.
Достоверные результаты измерений обеспечивают принятие решений, основанных на фактах, т. е. соблюдать требования стандартов ISO серии 9000 и ISO/TS 16949. Качество измерительного процесса полностью определяется характеристиками результатов измерений. Реальные измерительные процессы имеют определенное непостоянство (изменчивость) результатов повторных измерений, которое связано с влиянием ряда факторов, таких как погрешности средств и методов измерений, ошибки операторов, влияние окружающей среды и др. [16; 17; 18; 19].
Изменчивость результатов измерений состоит из двух основных составляющих - собственной изменчивости измеряемых образцов и изменчивости измерительной системы. Чем меньше вторая составляющая, тем лучше считается измерительный процесс.
В стандарте [6] рассматриваются две основные характеристики изменчивости измерительного процесса: сходимость и воспроизводимость. Сходимость результатов измерений характеризуется как степень близости последовательных результатов измерений одного и того же измеряемого параметра, выполненных повторно одними и теми же средствами измерительной техники, одними и теми же методами и одним и тем же оператором. Воспроизводимость результатов измерений - степень близости результатов измерений одного и того же измеряемого параметра, выполненных при измененных условиях измерений [6; 12].
Исследование сходимости и воспроизводимости может выполняться различными методами [2; 3; 6; 8; 12]:
• размахов;
• средних и размахов:
• дисперсий.
Метод размахов наиболее простой, но не позволяет выделить факторы, влияющие отдельно на две рассмотренные характеристики. Для перечисленных методов кроме метода размахов подготовка данных для исследования производится одинаково. Необходимым условием применения всех методов является статистическая стабильность измерительного процесса. Поэтому перед проведением исследования характеристик изменчивости выполняется проверка его стабильности с помощью контрольных карт средних и размахов.
При исследовании изменчивости измерительного процесса на КИМ ZEISS PRO Compact был использован метод средних и размахов. В отличие от метода размахов он позволяет разделить изменчивость измерительного процесса на две характеристики - сходимость и воспроизводимость, сделать выводы о приемлемости ИС и определить источники высокой изменчивости.
Результаты
В качестве проверяемых образцов были взяты противотуманные заглушки бампера (рис. 1), измеряемым параметром которых выступало отклонение контрольной точки на заглушке относительно требуемого положения. Для измерения данного параметра применялось контрольное приспособление, обеспечивающее фиксацию заглушки, аналогичную ее расположению на автомобильном бампере (рис. 2).
При проведении эксперимента использовалась программа, обеспечивающая автоматические измерения положения одной и той же точки на одном или разных образцах на протяжении всего исследования.
Рисунок 1 - Заглушки противотуманных фар
Рисунок 2 - Фиксация заглушки на контрольном приспособлении
Важным условием проведения эксперимента являлось базирование положения контрольного приспособления относительно базовых координат КИМ. После каждой смены детали базирование осуществлялось до тех пор, пока координаты базирующих точек не войдут в поле допуска.
Предварительно были выполнены три эксперимента по оценке стабильности измерительного процесса (стабильности показаний), смещения центра настройки и линейности ИС [15]. Анализ результатов исследования показал, что ни одно из условий не нарушается. Исходя из этого, можно сделать вывод, что система стабильна и можно проводить дальнейшие исследования измерительного процесса.
Серия экспериментов выполнялась в условиях серийного производства. В исследовании приняли участие три оператора (А, В и С).
1. Была взята выборка из 10 образцов, представляющих ожидаемый диапазон изменчивости процесса. Детали были пронумерованы с 1 по 10 так, чтобы номера не были видны операторам.
2. Контролер А измерил 10 образцов в случайном порядке и записал измеренные результаты в строку 1 таблицы (табл. 1). Места для занесения результатов измерений выделены в таблице светлосерым тоном.
3. Контролеры В и С измерили те же 10 образцов, не видя результатов друг друга, а затем записали полученные результаты в строки 6 и 11 соответственно.
4. Процесс был повторен еще два раза при использовании случайного порядка измерений.
Данные попыток были записаны в строки 2, 7, 12 и 3, 8, 13 соответственно.
В итоге был получен лист регистрации результатов экспериментов, содержащий 90 значений данного параметра, и введен в программу Excel (табл. 1).
Обсуждение
Результаты обработки данных для оценки сходимости и воспроизводимости системы заносились в ту же таблицу (табл. 1). Приводимые ниже обозначения результатов соответствуют требованиям стандарта [6].
1. Для каждого образца рассчитывались среднее значение Х^ и размах R^ результатов измерений каждым из операторов по формулам:
Rij = maxk=iiQ(Xijk) - mink=liQ(Xtjk'), (2) где i = 1...N - номер образца; j = 1...М— номер оператора; к = 1...Q — номер попытки. В рассматриваемом эксперименте N = 10, М = 3, Q = 3.
Результаты расчетов средних и размахов занесены в соответствующие для каждого образца и каждого оператора ячейки таблицы 1 (строки 4, 9, 14 и 5, 10, 15 соответственно).
2. Для каждого оператора рассчитывались среднее значение X^ и средний размах R*j результатов его измерений по формулам:
v .
R*.
= 1J
i=i N
= 1J
Хц*,
Rtj.
i=l
Результаты расчетов заносились в последний столбец таблицы 1 в соответствующие для каждого оператора ячейки (строки 4, 9, 14 - для средних, строки 5, 10, 15 - для средних размахов результатов измерений).
3. Для каждого оператора рассчитывались среднее значение Х*1* и средний размах Ё*^ результатов его измерений по формулам:
И
*}
¿=1 N
- 1Т
N ¿-,
Ьц-
¿=1
Результаты расчетов заносились в последний столбец таблицы 1 в соответствующие для каждого оператора ячейки (строки 4, 9, 14 - для средних, строки 5, 10, 15 - для средних размахов результатов измерений).
4. Для каждого образца рассчитывалось среднее значение результатов его измерений всеми операторами по формуле:
1 М
]=1
Результаты расчетов средних заносились в соответствующие для каждого образца ячейки таблицы 1 (строка 16).
5. Среднее значение всех результатов измерений образцов X*** и размах значений параметра образца Rp рассчитывались по формулам:
•X*
1 М г=1
Яр — шахО^**} - штГ^**).
Результаты расчетов занесены в последний столбец таблицы 1 (строки 16 и 17 соответственно).
6. Средний размах всех измерений /? рассчитывался по формуле:
м
К — ~ / К*]-
М/-1
]=1
Результаты занесены в последний столбец таблицы 1 (строка 18).
}
Таблица 1 - Исходные данные и результаты их обработки
Операторы и попытки Параметры образцов Средние и размахи
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 А 1 -0,2482 -0Д343 -0,4145 -0,3637 -0,4896 -0,4092 -0,0637 -0,1835 -0,4759 -0,2830 -0,3066
2 2 -0,2372 -ОД 646 -0,5226 -0,3912 -0,5137 -0,1287 -0,0547 -0,1278 -0,4860 -0,1726 -0,2799
3 3 -0,2170 -ОД 42 9 -0,4293 -0,2529 -0,5210 -0,0946 -0,0686 -0,1626 -0,5082 -0,1074 -0,2505
4 Среднее -0,2341 -ОД 473 -0,4555 -0,3359 -0,5081 -0,2108 -0,0623 -0,1580 -0,4900 -0,1877 -0,2790
5 Размах 0,0312 0,0303 0,1081 0,1383 0,0314 0,3146 0,0139 0,0557 0,0323 0,1756 0,0931
б В 1 -0,5094 -0,4324 -0,3772 -0,4800 -0,8133 -0,2024 0,0401 -0,3231 -0,3402 -0,2001 -0,3638
7 2 -0,4764 -0,4131 -0,5728 -0,3982 -0,5893 -0,2141 -0,3216 -0,2917 -0,3275 -0,26Ю -0,3866
8 3 -0,5225 -0,2479 -0,3328 -0,2190 -0,6081 -0,4938 -0,3107 -0,4585 -0,2615 -0,4096 -0,3864
9 Среднее -0,5028 -0,3645 -0,4276 -0,3657 -0,6702 -0,3034 -0,1974 -0,3578 -0,3097 -0,2902 -0,3789
10 Размах 0,0461 0,1845 0,2400 0,2610 0,2240 0,2914 0,3617 0,1668 0,0787 0,2095 0,2064
11 С 1 -0,4856 -0,3300 -0,5916 -0,4796 -0,7811 -0,2610 -0,3881 -0,6577 -0,3224 -0,2232 -0,4520
12 2 -0,4788 -0,4271 -0,6584 -0,5553 -0,4787 -0,2428 -0,2109 -0,7156 -0,3430 -0,2130 -0,4324
13 3 -0,3661 -0,5297 -0,4784 -0,4072 -0,5289 -0,2187 -0,4869 -0,7530 -0,4984 -0,2675 -0,4535
14 Среднее -0,4435 -0,4289 -0,5761 -0,4807 -0,5962 -0,2408 -0,3620 -0,7088 -0,3879 -0,2346 -0,4460
15 Размах 0,1195 0,1997 0,1800 0,1481 0,3024 0,0423 0,2760 0,0953 0,1760 0,0545 0,1594
16 Среднее -0,3935 -0,3136 -0,4864 -0,3941 -0,5915 -0,2517 -0,2072 -0,4082 -0,3959 -0,2375 -0,3680
17 Размах значений параметров образцов 0,3843
18 Средний размах измерений Я 0,1530
19 Размах между измерениями операторов й о 0,1670
7. Размах Rо между измерениями операторов рассчитывался по формуле:
Яо — шах(Х*,-*)- шт(Х*,*).
¡=1,МК ' ' ]'=1,М ' Результат представлен в последнем столбце строки 19 таблицы 1.
8. В заключение было вычислено значение верхней контрольной границы (UCLR) для размахов путем умножения величины /? на вспомогательный коэффициент D, зависящий от числа попыток Q [6]. При Q = 3 значение В4 = 2,58. Согласно стандарту [6] значение нижней контрольной границы при
Q <7 не определяется. Значения контрольных границ используются при построении карты размахов.
9. При сравнении размахов с величиной иСЬк был выявлен выход некоторых значений размахов за контрольные границы. Измерения, для которых это было обнаружено, были повторены, а данные занесены в те же строки таблицы 1.
Таблица 1 является основой для оценки сходимости и воспроизводимости измерительной системы и позволяет сделать вывод о приемлемости измерительного процесса.
Анализ результатов измерений На практике оценка приемлемости измерительного процесса заключается в сравнении сходимости и воспроизводимости с полем допуска на измеряемый параметр или с полной изменчивостью результатов измерений. В настоящем анализе использовался второй подход.
Вначале производилась оценка среднеквадрати-ческих отклонений (СКО) составляющих изменчивости измерительного процесса. Оценка СКО сходимости измерительного процесса 8е определялась [6] по формуле:
К
Ье = ТТ,
(3)
где Э2 — константа для вычисления СКО с помощью размаха, зависящая от количества О вычислений размаха и объема Н выборки, по которой рассчитывался размах. В данном случае О = Q, Н = МЫ , где Q, М, N - количество попыток, операторов и образцов соответственно. При этом Э2 = 1,693 для Q = 3, МЫ = 30.
Оценка СКО воспроизводимости Бо (разными операторами) измерительного процесса определялась по формуле:
^ и«}
В данном случае при определении В2 из таблицы [6] было принято Н = М; О = 1. При этом Дг = 1,91 (для М = 3).
Оценка СКО изменчивости образца 8Р измерительного процесса определялась по формуле:
с _
^р ^ >
(5)
где А = 3,18 (принято Н = N = 10; О = 1).
Изменчивость отдельных составляющих измерительного процесса определялась как доверительный интервал при заданном уровне значимости а = 0,99 для истинного значения измеряемого параметра образца.
Истинное значение измеряемого параметра с вероятностью а будет лежать в интервале (Х+"" ""
(4)
а- ' - ъ у _
2 ' 2 ), где X - результат измерения параметра образца; & - СКО анализируемой составляющей изменчивости; Ка - коэффициент, определяемый по таблице значений функции Лапласа [14]. При а = 0,99 значение Ка = 5,15.
Составляющие изменчивости результатов измерений равны:
- сходимость ЕУ = Ка ;
- воспроизводимость (изменчивость от операторов) АУ = Ка Sо;
- изменчивость образцов РУ = Ка Sр;
- сходимость и воспроизводимость К &К = ^ЕУ2 + АУ2.
Полная изменчивость результатов измерений
равна:
ту = ^Т&Ё^Тру2. (6)
Результаты расчетов приведены в таблице 2. В таблице также приведены относительные значения (в %) отдельных составляющих изменчивости относительно ее полного значения ТУ.
Таблица 2 - Анализ сходимости и воспроизводимости измерительного процесса
Составляющая изменчивости Оценка СКО Оценка составляющих изменчивости Относительный уровень изменчивости
Сходимость (повторяемость, изменчивость) 0,0904 0,4653 52,0 %
Воспроизводимость (изменчивость от оператора) 0,0859 0,4422 49,5 %
Сходимость и воспроизводимость 0,1246 0,6419 71,7 %
Изменчивость параметра образца 0,1209 0,6224 69,6 %
Полная изменчивость измерительного процесса - 0,8941 -
Отметим, что сумма процентов от отдельных составляющих изменчивости не равна 100 % [2].
Графическая интерпретация результатов
Приведенная выше таблица 2 позволяет сделать определенные выводы относительно свойств измерительного процесса. Однако дополнительную
информацию можно получить с помощью графического анализа, для которого могут использоваться различные контрольные карты. Они позволяют визуализировать свойства измерительного процесса, факторы, влияющие на его результат, а также сделать выводы о приемлемости измерительного про-
цесса и о причинах высокой изменчивости (в случае его неприемлемости) [3; 5]. В данном случае использовались контрольные карты размахов и средних. Они строились по принципам статистического управления процессами [7; 9; 11].
На контрольной карте размахов (рис. 3) каждая точка соответствует размаху в повторных измерениях одного образца одним оператором. На карты наносятся средняя линия К, а также верхняя и нижняя контрольные границы УСЬд и (см. п. 8).
На карту средних (рис. 4) наносятся средние значения измерений каждого оператора по каждому образцу, общее среднее X***, а также верхняя и нижняя контрольные границы, определенные с использованием среднего размаха:
иая = Хт + (7)
ЬСЬх = X — (8)
где А2 - коэффициент, зависящий от количества Q измерений образца одним оператором [5]. В нашем случае А2 = 1,02 для Q = 3.
0,45
0,4
0,35
0,3
К 0,25 га Е Й
о- 0,2 0,15 ОД 0,05
-ОД
-0,2
= -0,3
I
ш £
<и
I
1-0,5 и
-0,6
-0,7
-0,8
■
\ X* \ / ' \ 1 \ / к \
"у 1 е\ ' \ ' V 1 ( / » / 1 !
Д 1 / и ^ / \ /!
1 \ \ \ 1 \ 1 \ 1 \ 1 \ /1 / 1 / ( \/' X '
* ✓ г ✓ / \ ч ч \ 1 \ 1 \ 1 \ 1 1 / 1 / » / 1 к / ! \ 1 ' \ / \
1 ►----- 1 ч < 1 ► 1 * /
4 5 6 7
N2 образца
Рисунок 3 - Карта размахов
10
1 2 3 4 5 6; < / 8 9 1 1 Л ч /
У У / ч N ►
< — л__ Г -1-- \ \ — -) п п ► - -А \ \ Г [ !
V , \ XV /а (\ Ч! Ч / / / г \ у/ ( / ' /
\ \ \ \ \ \ Ч/ ' I! / / ■ ! / у
\Д ' >п
■А
■ В
■ с
ио_
А ■В 'С
11С1л Юл
№ образца
Рисунок 4 - Карта средних
Выводы и рекомендации
Как следует из таблицы 2, значение сходимости и воспроизводимости относительно полной изменчивости результатов измерения, составляет 71,7 %. Согласно рекомендациям [6] измерительный процесс в этом случае нельзя считать приемлемым и необходимо найти причины высокой изменчивости. Дальнейший анализ таблицы показывает, что большая часть изменчивости измерительного процесса определяется сходимостью (52 %). Велик вклад изменчивости от оператора (49,5 %). Таким образом, изменчивость измерительного процесса объясняется как изменчивостью от средства и/или метода измерения, так и влиянием субъективных факторов.
Как показывает анализ карты размахов (рис. 3), размахи измерений всех операторов находятся в пределах контрольных границ. Этот результат не следует связывать с высокой квалификацией операторов, поскольку, как отмечалось выше, некоторые циклы измерений, результаты которых выходили за контрольные границы, были повторены. В то же время размахи в измерениях оператора А значительно отличаются от данных измерений операторов В и С. Результатом этого может быть или недостаточная подготовленность оператора А, или несовершенство средств измерения, контрольных приспособлений, методики. Нетрудно видеть также, что размахи в измерениях одного и того же образца различными операторами значительно различаются. Следовательно, необходимо в первую очередь обратить внимание на сходимость (средство измерительной техники, методика или внешние условия).
Как видно из рисунка 4, вне контрольных границ находится менее половины средних. Как отмечается в [6], в этом случае приемлемость измерительного процесса следует поставить под вопрос. Однако поскольку внутри контрольных границ находится больше половины средних, то рассмотренный измерительный процесс способен обнаруживать изменчивость от образца к образцу. Действительно, в данном случае, согласно таблицы 2, изменчивость параметра образца составляет 69,6 %. Таким образом, в порядке исключения такой измерительный процесс может использоваться, например, в случае высокой важности измеряемого параметра по рекомендациям [6].
Несмотря на сделанную оговорку, рассмотренный измерительный процесс следует признать неприемлемым и нуждающимся в улучшении. Необходимо найти и устранить причину высокой изменчивости. Учитывая, что в измерительном процессе использовалась КИМ, обладающая высокой точностью, причиной может быть несовершенство метода установки детали на контрольное приспо-
собление, его неэффективная конструкция или отсутствие четкой инструкции по установке. То есть необходимо разработать и аттестовать методику выполнения данного процесса измерения [20].
Заключение
Анализ измерительных систем, в состав которых входит КИМ, позволил увидеть те стороны процесса измерения, которые не видны при повседневной работе с измерениями.
MSA позволяет делать выводы о пригодности измерительных процессов. Это даёт возможность совершать коррекционные действия по улучшению измерительной системы и, как следствие, гарантировать качество измеряемых параметров.
Измерительные системы с КИМ требуют специального метрологического обеспечения.
Предприятие, использующее в своей деятельности процесс измерения, должно быть уверено в достоверности полученных на выходе из процесса результатов.
На качество выполнения измерительного процесса с применением КИМ влияет много факторов, которые должны быть учтены и обеспечены. Для каждого изделия должна быть разработана и аттестована отделом Главного метролога методика выполнения данного процесса измерения.
Подтверждение статистических характеристик измерительных систем производится в зависимости от специфики составляющих данного измерительного процесса, но не реже одного раза в год.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ Р ИСО 10012-2008 Менеджмент организации. Системы менеджмента измерений. Требования к процессам измерений и измерительному оборудованию.
2. Анализ измерительных систем. MSA. Ссылочное руководство. 4-е изд., испр. Перевод с англ. Н. Новгород : ООО СМЦ «Приоритет», 2012. 405 с.
3. Васильчук А. В., Юнак Г. Л., Годлевский В. Е., Разживина О. В. Анализ измерительных и контрольных процессов (MSA) в автомобилестроении. Самара : ЗАО «Академический инжиниринговый центр»; ООО «Офорт», 2006. 190 с.
4. ГОСТ Р ИСО/ТУ 16949-2009 Системы менеджмента качества. Особые требования по применению ИСО 9001:2008 в автомобильной промышленности и организациях, производящих соответствующие запасные части.
5. ГОСТ Р 51814.3-2001 Системы качества в автомобилестроении. Методы статистического управления процессами. М. : Изд-во стандартов. 34 с.
6. ГОСТ Р 51814.5-2005 Системы менеджмента качества в автомобилестроении. Анализ измерительных и контрольных процессов.
7. ГОСТ Р 50779.42-99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М. : Изд-во стандартов. 32 с.
8. Миттаг Х.-Й., Ринне Х. Статистические методы обеспечения качества. Под ред. Б. Н. Маркова. Изд. перераб. и доп. М. : Машиностроение, 1995. 601 с.
9. Мердок Д. Контрольные карты. Пер. с англ. М. : Финансы и статистика, 1986. 151 с.
10. ГОСТ Р 50779.21-2004 Статистические методы. Правила и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение. М. : Изд-во стандартов. 32 с.
11. Дональд Уилер, Дэвид Чамберс. Статистическое управление процессами: оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шу-харта / Пер. с англ. М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. 409 с.
12. РМГ 29-2013 Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения.
13. Исаев С. В. Внедрение методик статистического управления процессами и анализа измерительных систем // Методы менеджмента качества. 2006. № 9. С. 39-41.
14. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). М. : «Наука», 1973. 832 с.
15. Прыгин А. А., Зимина Е. В., Кайнова В. Н. Анализ измерительной системы с базированием на координатно-измерительную машину // Труды НГТУ. Н. Новгород, 2014. № 5 (107). С. 327-333.
16. Андреев В. В., Тесленко Е. В. Информационная модель массива параметров деталей машиностроения для системы технологического и метрологического сопровождения процесса проектирования // Научно-технический вестник Поволжья. 2012. № 3. С. 40-44.
17. Быков А. Э., Кайнова В. Н., Тесленко Е. В. Анализ технологических процессов по коэффициенту воспроизводимости // Материалы Всероссийской НТК «Прогрессивные технологии в машино- и приборостроении» «ПТ - 2005». Арзамас, 2005. С. 87-92.
18. Зимина Е. В., Кайнова В. Н. Метрологическое обеспечение машиностроительного производства : учебное пособие. Н. Новгород, НГТУ. 2016. 147 с.
19. Кане М. М., Иванов Б. В., Корешков В. Н., Схиртладзе А. Г. Системы, методы и инструменты менеджмента качества : учеб. пособие. - СПб. : Питер, 2008. 560 с.
20. ГОСТ 8.563-2009 ГСИ. Методики (методы) измерений. М. : Стандартинформ, 2010.
21. Стандарт ASTM E2782-11 «Standart Guide for Measurement Systems Analysis».
REFERENCES
1. GOST R ISO 10012-2008 Menedzhment or-ganizatsii. Sistemi menedzhmenta izmereniy. Trebo-vaniya k protsessam izmereniy i izmeritel'nomu obo-rudovaniyu (Management of organizations. Measurement management systems. Requirements for measurement process and measuring equipment).
2. Analiz izmeritel'nih sistem. MSA. Ssilochnoe rukovodstvo (Measurement System Analysis. MSA. Reference guide.). (4-e izd., ispr.) Perevod s angl. N. Novgorod : OOO SMTS «Prioritet», 2012. 405 p.
3. Vasil'chuk A. V., YUnak G. L., Godlevs-kiy V. E., Razzhivina O. V. Analiz izmeritel'nih i kontrol'nih protsessov (MSA) v avtomobilestroenii (Measurement and control process analysis (MSA) for automotive industry). Samara : ZAO «Akademicheskiy inzhiniringoviy tsentr»; OOO «Ofort», 2006. 190 p.
4. GOST R ISO/TU 16949-2009 Sistemi menedzhmenta kachestva. Osobie trebovaniya po primeneniyu ISO 9001:2008 v avtomobil'noy promish-lennosti i organizatsiyah, proizvodyaschih soot-vetstvuyuschie zapasnie chasti (Quality management systems. Particular requirements for the application of ISO 9001:2008 for automotive production and relevant service part organizations).
5. GOST R 51814.3-2001 Sistemi kachestva v avtomobilestroenii. Metodi statisticheskogo upravleniya protsessami (Quality systems for automotive industry). M. : Izd-vo standartov. 34 p.
6. GOST R 51814.5-2005 Sistemi menedzhmenta kachestva v avtomobilestroenii. Analiz izmeritel'nih i kontrol'nih protsessov (Management quality systems for automotive industry. Measurement systems analysis).
7. GOST R 50779.42-99 Statisticheskie metodi. Kontrol'nie karti SHuharta (Statistical methods. Shewhart control charts). M. : Izd-vo standartov. 32 p.
8. Mittag H.-Y., Rinne H. Statisticheskie metodi obespecheniya kachestva (Statistical methods of quality assurance). Pod red. B. N. Markova. Izd. pererab. i dop. M. : Mashinostroenie, 1995. 601 p.
9. Merdok D. Kontrol'nie karti (Control card). Per. s angl. M. : Finansi i statistika, 1986. 151 p.
10. GOST R 50779.21-2004 Statisticheskie metodi. Pravila i metodi rascheta statisticheskih harakte-ristik po viborochnim dannim (Statistical methods. Determination rules and methods for calculation of statistical characteristics based on sample data). CHast' 1. Normal'noe raspredelenie. M. : Izd-vo standartov. 32 p.
11. Donal'd Uiler, Devid CHambers. Statistiches-koe upravlenie protsessami: optimizatsiya biznesa s ispol'zovaniem kontrol'nih kart SHuharta (Statistical process control: Business optimization using Shewhart charts), Per. s angl. M. : Al'pina Biznes Buks, 2009. 409 p.
12. RMG 29-2013 Gosudarstvennaya sistema obespecheniya edinstva izmereniy. Metrologiya. Os-novnie termini i opredeleniya (State system for ensuring the uniformity of measurements. Metrology. Basic terms and definitions).
13. Isaev S. V. Vnedrenie metodik statistiches-kogo upravleniya protsessami i analiza izmeritel'nih sis-tem (Implementation of methods of statistical process control and measurement systems analysis), Metodi menedzhmenta kachestva. 2006. No. 9. pp. 39-41.
14. Korn G., Korn T. Spravochnikpo matematike (dlya nauchnih rabotnikov i inzhenerov) (Mathematical Handbook for scientists and engineers). M. : «Nauka», 1973.832 p.
15. Prigin A. A., Zimina E. V., Kaynova V. N. Analiz izmeritel'noy sistemi s bazirovaniem na koor-dinatno-izmeritel'nuyu mashinu (Analysis of the measuring system based on the coordinate measuring machine), Trudi NGTU. N. Novgorod, 2014. No. 5 (107). pp.327-333.
16. Andreev V. V., Teslenko E. V. Informatsion-naya model' massiva parametrov detaley mashinostro-eniya dlya sistemi tehnologicheskogo i metrologiches-kogo soprovozhdeniya protsessa proektirovaniya (The constructive-technological signs massive automatic generation for detail by intelligent information system),
Nauchno-tehnicheskiy vestnik Povolzh'ya. 2012. No. 3. pp.40-44.
17. Bikov A. E., Kaynova V. N., Teslenko E. V. Analiz tehnologicheskih protsessov po koeffitsientu vosproizvodimosti (Analysis of technological processes for the repeatability ratio), Materiali Vserossiyskoy NTK «Progressivnie tehnologii v mashino- i priboro-stroenii» «PT- 2005». Arzamas, 2005. pp. 87-92.
18. Zimina E. V., Kaynova V. N. Metro-logicheskoe obespechenie mashinostroitel 'nogo pro-izvodstva (Metrological provision of mechanical engineering production), uchebnoe posobie. N. Novgorod, NGTU. 2016. 147 p.
19. Kane M. M., Ivanov B. V., Koreshkov V. N., Shirtladze A. G. Sistemi, metodi i instrumenti menedzhmenta kachestva (System, methods and tools of quality management), ucheb. posobie. - SPb. : Piter, 2008. 560 p.
20. GOST 8.563-2009 GSI. Metodiki (metodi) izmereniy (Techniques (methods) of measurements), M. : Standartinform, 2010.
21. Standart ASTM E2782-11 «Standart Guide for Measurement Systems Analysis».
Дата поступления статьи в редакцию 7.02.2017, принята к публикации 14.04.2017.
