CC BY
10
ity of occurrence and detection, correcting actions on decrease in risks are spent, variants of reaction and a plan of action on elimination and minimisation of possible consequences are defined. The technique of risk-management of process OP CRM is developed and introduced.
Key words: risk-management, process of realisation of a principle, orientation to the consumer, a technique, development, introduction.
Syreyshchikova Nelly Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, snv.ktn@ mail.ru, Russia, Chelyabinsk, South Ural State University,
Guzeev Viktor Ivanovich, doctor of technical sciences. sciences, professor, head of the department, gvi 174@yndex. ru, Russia, Chelyabinsk, South Ural State University,
Volf Svetlana Gennadievna, teacher, svetz@list.ru, Russia, Chelyabinsk, South Ural State University
УДК 658.5:51-74:519.2
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-488-489
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА
С.В. Юдин, А.С. Юдин
Основным инструментом контроля и управления качеством являются методы теории вероятностей и математической статистики. В то же время, последние годы сформировалась тенденция постепенного отказа от них, особенно в мелкосерийном и единичном производстве. Не в последнюю очередь это связано с неудовлетворительной профессиональной подготовкой сотрудников систем управления качеством и надежностью многих предприятий. В работе предлагается к использованию такие разработки авторов, как шаблоны MS Excel, предназначенные для автоматизации расчетов и принятия решений. основным достоинством шаблонов является то, что они не требуют специальных знаний, умений проводить сложные статистические расчеты, оценивать вероятности принятия статистических гипотез. Для обучения пользователей записаны видеоролики для каждого шаблона.
Ключевые слова: статистические методы, управление качеством, система менеджмента качества, шаблоны MS Excel.
Современное положение страны, как политическое, так и экономическое, в условиях санкций вынуждает нас всемерно повышать качество продукции. Низкий уровень квалификации и знаний сотрудников системы менеджмента качества (СМК), отсутствие внимания высшего менеджмента предприятий к работе служб управления качеством [9,10] не позволяют быстро и эффективно решать задачи, поставленные Президентом Российской Федерации Владимиром Владимировичем Путиным перед предприятиями ОПК в своем выступлении от 21 сентября 2022 года.
Одним из первых и важнейших путей исправления такого положения дел является скорейшее внедрение на предприятиях статистических методов управления качеством.
Эффективность этих методов показана во многих научных исследованиях и учебниках, например, статьях и учебниках Ю.П. Адлера, А.В. Анцева, П.М. Винника, А.С. Горелова, Д. Коудена, Х. Кумэ, Э. Шиндовского, авторов и других [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12].
Низкая квалификация сотрудников СМК [9], не владеющих в должной мере методами теории вероятностей и математической статистики и не понимающих результатов контроля, ограничивает применение статистических методов управления качеством.
Таким образом, необходимо переобучать специалистов СМК [9], а также всемерно упрощать инструменты использования статистических методов.
В учебнике [11] и сборнике трудов [12] представлены методики применения современных статистических методов управления качеством. Несмотря на подробные описания как процедур сбора информации, так и анализа результатов, многие специалисты СМК, технологи, контролеры и другие работники предприятий, включая руководителей, не могут их освоить. Основная проблема здесь - отсутствие профильного образования.
Для исправления сложившейся ситуации авторы разработали и выложили в общий доступ 16 шаблонов MS Excel для автоматизации расчетов:
1. Контрольные карты Шухарта;
2. Гистограмма;
3. Диаграмма Парето;
4. Диаграмма рассеивания;
5. Стратификация;
6. Информационный критерий смещения;
7. Планы СПК (распределение Пуассона, задается риск Изготовителя);
8. Планы СПК (распределение Пуассона, задается риск Потребителя);
9. Планы СПК (гипергеометрическое распределение, задается риск Изготовителя);
10. Планы СПК (гипергеометрическое распределение, задается риск Потребителя);
11. Планы СПК (гипергеометрическое распределение, задается интегральный риск);
12. Информационные планы СПК (задается по желанию риск Поставщика или риск Потребителя);
13. Информационные планы СПК (задается интегральный риск);
14. Информационное моделирование;
15. Идентификация закона распределения (информационный критерий);
16. Контрольные карты Шухарта с варьируемыми границами.
Для каждого шаблона записан обучающий видеоролик, длительностью от трех до восьми минут. На рис. 1, 2, 3 представлены скриншоты при работе с шаблонами 14, 15, 16 соответственно.
о
р*1п1р|
Е F С м 1 1 К 1
7,09 9,38 11,6? 13,95 16,24 18,52 20,81
1,3"
2,19 -0Д688 -0,25443 0 0 0 0
3,04 -0,07824 -0,27526 -0,23026 0 0 0
3,89 0^0,07824} -0,36119 -0,23026 -0,07824 0
4,74 0 0 0 -0,1688 -0,1688 0
5г5Э 0 0 0 0 0 0
6,44 0 0 0 0 0 0
7Г28 0 0 0 0 0 0
Энтролнн двумерная Н= 2,092532
ЭНТРОЛМН П,р,МСТР08
и [ V | т 1,420376 НМ= 1,274566
Взаимная информация |=Н(Х)+Н(У)-Н Г-<!."'.:
Коэффициент информационной сняан [: |.н;п 042408
Рис. 1. Расчетная таблица шаблона «Информационное моделирование»
Подробное описание методик, расчетные формулы, алгоритмы вычислений и критерии принятия решений представлены в книге [12].
* с Н 1 1 К I. М НОР
Гистограмма
\piiti У-П-П.тч
0,573 !:■: 75 : ■1Г1'.' я, • 9,0131 9,91733 13,7567 33,65593
0,571 Частоте Уослтоопь Слагаемые унтропии А | а: а: ■ Ъ
5,440275 3 0.056604 0,162*5 1.41894 1 2.5Ш9 0,5
4,30955 7 0,132075 0,26737
6Д78Я26 26 0.490566 0,34938 НнфорчиннонныП критерия
В,048101 13 0.245283 0.34471 I -1.02868
9,917376 4 0.0^5172 0.19502 Квянгиль норм ¡1.1 ного распределения
11,78665 0 0 0 Доверительная вероятность а ■
13.65593 0 0 0 = 1.95996
Еще 0 0 0 Ннио.т
Энтропия И = 1.31902 Гипотега принимается
Рис. 2. Идентификация вида закона распределения
■(.ЮР
1, ГШ и
-З.НР
ЦП ) плр'■ п:П
*(]«трольнач гранниа
л у \
V * у 5 t IА
| * 1 лЧ-\ /—' п ^
5ЙЯ?>^1Эг01122А24252бЬ^Ьвг^ Ч' '
2 34567391'
СЩ Номинал,
ф.1ЛЫ 1.111 Л1
1.СИ нижняя контрольная граница}
1284567» 9 101112131'! 1516171819202122232'12 52 62 7232930
(х-й [-карта
Рис. 3. Контрольная карта Шухарта с варьируемыми границами
489
Перечисленные шаблоны используются сотрудниками СМК дочерних обществ АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». Они также переданы как электронное приложение к учебнику [11] в издательство «Лань».
Полученные авторами результаты могут применяться не только на предприятиях ОПК, но и гражданских отраслей.
Опыт работы авторов с АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей» показал, что сотрудники ряда предприятий Концерна, используя описанные в учебнике и сборнике трудов [11, 12] методики и указанные выше шаблоны, начиная с таких простейших методы как диаграмма Парето, поле рассеивания, контрольные карты Шухарта смогли выявить причины несоответствий и брака на своих предприятиях и устранить эти факторы. Шаблоны планов статистического приемочного контроля облегчили понимание происходящих процессов, помогли принимать обоснованные решения.
Список литературы
1. Адлер Ю.П. Статистика - инструмент менеджмента качества // Методы менеджмента качества. 2016. № 7. С. 1.
2. Адлер Ю.П. Нам без выборок никак // Контроль качества продукции. 2015. № 10. С. 35-39.
3. Анцев А.В., Янов Е.С. Методика назначения рациональных режимов резания и периодичности восстановления режущего инструмента с учетом вариабельности процессов резания // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. Вып. 12. С. 595-600. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-595-600
4. Винник П.М., Костюк Е.В., Дмитриев Ю.Н. Совершенствование контроля качества изделий массового производства раздельным анализом малых выборок // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2023. Вып. 2. С. 557-564. DOI: 10.24412/2071-6168-2023-2-557-564
5. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Физматгиз, 1961. 623 с.
6. Морозов В.Б., Горелов А.С. Проектный и производственный этапы разработки планов непрерывного статистического контроля // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып. 2. С. 606-610. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-606-611
7. Статистические методы повышения качества: пер. с англ. / под ред. Х. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990. 304 с.
8. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством. Контрольные карты и планы контроля. М.: Мир, 1976. 597 с.
9. Юдин С.В. Опыт подготовки специалистов по управлению качеством на курсах профессиональной переподготовки // Известия Тульского государственного университета. Технические науки». 2019. Вып. 12. С. 83-87.
10. Юдин С.В., Калинин Н.В., Юдин А.С. Статистические методы управления качеством как часть управленческой культуры // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2022. Вып. 5. С. 18-28. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-5-18-28
11. Юдин С.В., Юдин А.С. Управление качеством: теоретические основы и практические рекомендации. + Электронное приложение. Санкт-Петербург: Лань, 2022. 340 с.
12. Юдин С.В. Современные статистические методы управления качеством [Электронный ресурс]: Киров: Изд-во МЦИТО, 2020. 162 с. EDN: YIFLMT
Юдин Сергей Владимирович, д-р техн. наук, профессор, svjudin@rambler.ru, Россия, Тула, Тульский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова,
Юдин Александр Сергеевич, канд. техн. наук, доцент, alextula78@rambler.ru, Россия, Тула, Тульский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова
QUALITY CONTROL TOOLS S.V. Iudin, A.S. Iudin
The main tool of quality control and management are methods ofprobability theory and mathematical statistics. At the same time, in recent years there has been a tendency to gradually abandon them, especially in small-scale and single production. Last but not least, this is due to the unsatisfactory professional training of employees of quality management systems and reliability of many enterprises. The paper suggests the use of such authors' developments as MS Excel templates designed to automate calculations and decision-making. the main advantage of templates is that they do not require special knowledge, skills to carry out complex statistical calculations, to assess the probability of acceptance of statistical hypotheses. Videos have been recorded for each template to train users.
Key words: statistical methods, quality management, quality management system, MS Excel templates.
Iudin Sergey Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, tula@rea.ru, Russia, Tula, Plekhanov Russian University of Economics, Tula branch,
Iudin Alexandr Sergeevitch, candidate of technical sciences, docent, alextula78@rambler.ru, Russia, Tula, Plekhanov Russian University of Economics, Tula branch
УДК 658.56
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-491-492
ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ В ОБЛАСТИ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ И РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ
ИЗМЕРЕНИЙ, ИЗМЕРЕНИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ И МАГНИТНЫХ ВЕЛИЧИН
А.Л. Юрченко
В данной статье проанализирована проблема замещения импортных средств измерений отечественными аналогами, описан онлайн-сервис «Импортозамещение средств измерений», рассмотрены варианты замены по ряду позиций в области радиотехнических и радиоэлектронных измерений, измерений электрических и магнитных величин.
Ключевые слова: импортозамещение, производство, измерение, средство измерений, измерительное оборудование.
В настоящее время в Российской Федерации особенно остро стоит проблема с импортозаме-щением средств измерений, и соответственно, поддержанием функционирования метрологических служб и измерительных лабораторий на высоком уровне. В 2014 году было принято решение взять курс на импортозамещение, и в соответствии с этим Правительством РФ был принят основной документ программы - Постановление правительства РФ от 15 апреля 2014 г. №328 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности». В данном постановлении было четко определено понятие «импортозамещение», а также были сформулированы меры поддержки и развития производств на территории России [1]. В 2022 году в связи с резким усилением геополитической напряженности и последующим масштабным введением санкций против РФ, а также на фоне ухода импортных брендов - производителей контрольно-измерительного оборудования с отечественного рынка, вопросы импортозамещения средств измерений приобрели особую значимость и потребовали актуальных и современных решений. Для реализации поставленных задач сложились благоприятные условия. Первичных эталонов, изготовленных за рубежом, в России нет — все отечественные. Доля вторичных эталонов отечественного производства составляет примерно 85%, а стандартных образцов — 96%. На основе таких исходных данных был составлен план, декларирующий импортозамещение средств измерений — как тех, которые достаточно просто заместить, так и тех, для которых нужно развивать соответствующее отечественное производство (измерительные координатные машины, цифровые осциллографы и т.д.).
Также одной из мер, предпринятых государством, стало создание Минпромторгом России он-лайн-сервиса «Импортозамещение средств измерений».
Это онлайн-реестр средств измерений, главными функциями которого является возможность подбора, сопоставления и сравнения средств измерений отечественного производства, аналогичным импортным [2]. Актуальность данного сервиса для отечественных производителей измерительного оборудования и приборов заключается в следующих возможностях:
• размещение информации о разработках;
• уменьшение затрат на продвижение продукции;
• выявление существующих и будущих потребностей в средствах измерений;
• уменьшение рисков при инвестировании в отечественные разработки.
На основании информации, размещенной на платформе, рассмотрим основные возможности для импортозамещения в области радиотехнических и радиоэлектронных измерений, а также измерений электрических и магнитных величин. В настоящее время данные направления являются наиболее зависимыми от импортного оборудования и измерительных приборов - потребности импортозамещения составляют 23% и 12% соответственно [3].
Проанализируем варианты замещения импортного оборудования, предлагаемые сервисом Минпромторга России, по наиболее распространенным позициям, имеющим широкое применение.
Мультиметры цифровые Fluke мод. 287/289, номер в ГРСИ РФ: 38207-08.
Предлагаемая замена: Мультиметры В7-84, номер в ГРСИ РФ 38358-08. Мультиметры Fluke имеют больше опций и режимов работы, а также обладают более высокой точностью. Преимуществом мультиметров В7-84 является возможность измерения сопротивления постоянному току до 1000 МОм. Сравнивая данные типы средств измерений, можно сделать вывод, что диапазоны по основным электрическим величинам у импортного конкурента немного шире, что позволяет успешнее решать измерительные задачи (табл. 1).
