УДК 623.4; 519.9
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-479-482
МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО
ПРОЦЕССА ИСПЫТАНИЙ
В.П. Танаев, А.В. Танаев, Н.Е. Стариков
В статье рассмотрен технологический процесс испытаний, проведен анализ существующей последовательности операций. На конкретном примере путем ранжирования операций технологического процесса по обобщенному параметру показана возможность оптимизации по критерию минимума стоимости.
Ключевые слова: технологический процесс испытаний, обобщенный параметр, относительная длительность, относительная стоимость испытания, весовые коэффициенты, оптимизация ТП испытаний.
Создание конкурентоспособной продукции (изделия) неразрывно связано с организацией конкурентоспособного производства. Конкурентоспособность продукции определяется способностью создать изделие с заданными характеристиками, превосходящими зарубежные аналоги, с минимальными затратами на всех , стадиях жизненного цикла, представляющего последовательность проектно-исследовательского, производственно-технологического и эксплуатационного процессов.
Качество изделия, его конкурентоспособность определяются на проектно-конструкторской стадии и подтверждаются на производственно-технологический путем проведения соответствующих типов испытаний. При этом определяющая роль в обеспечении безотказной эксплуатации, в пределах заданных требований, принадлежит стадии «производство». Сборочное производство и испытания являются заключительной стадией изготовления машиностроительной продукции.
Представим испытание как отдельный обособленный цикл (рис.1), включающий проверку на функционирование до испытания, испытание - проверка соответствия исследуемого параметра на заданных в документации режимах, проверку на функционирования после испытания. Проверка на функционирование перед испытанием свидетельствует о годности изделия до испытания. Проверка на функционирование после испытания подтверждает успешное завершение испытания и отсутствие отказа, или наличие отказа.
Рис. 1. Схема испытания: 1- проверка функционирования, 2 - проверка значения параметра, 3 - отказ, 4 - анализ отказа, 5- разработка мероприятий по недопущению повторения отказа, 6 - восстановление изделия
В качестве примера на рис. 2 показан типовой порядок испытаний - последовательность операций (проверок), составляющих технологический процесс испытаний.
1 2 п
Рис. 2. Порядок испытаний: 1, 2,... п - номер проверки (отдельного испытания)
Каждая ья проверка характеризуется следующими параметрами:
- вероятностью отказа изделия на этой проверке, вычисленная на основании обработки информации по ранее проведенным проверкам a,j,
- длительностью проверки 1,
- стоимостью проверки с.
Таким образом, для технологического процесса испытаний можно составить матрицу:
12 3 ... п а1 а2 аз ап
¿1 ^3
С3 ... Сп
Каждое отдельное испытание характеризуется вероятностью отказа - а, длительностью Ь, стоимостью С. При этом представленные выше величины математически выражаются в виде:
(1)
а
= ^ а4, ¿ = ^ /¿, С = ^ С;,
¿=1 ¿=1 ¿=1 В виду того, что вероятность отказа величина безразмерная, а длительность и стоимость испытаний выражаются определенными значениями, то для обработки данных испытаний перейдем к относительным величинам:
_ 1 _ ^ ^отн ~,*отн , ^отн
Тогда матрица (1) преобразуется к виду:
12 3
^отн1 ^отн1 Со
^отн2 ^отн2 Со
^отнЗ
^отнЗ Со
п а0
от Со
(2)
^отн1 °отн2 °отнЗ
Каждому испытанию соответствует точка в пространстве и длина вектора (рис. 3).
Рис 3. Вектор (параметр)
Длина вектора (модуль) составит:
= ¡а,
отн(
+ 12
от
+ с2
На основании формулы (3) матрицу (2) преобразуем к виду:
1 2 3 ... п
1п1
Ранжируя матрицу (4) по 2-й строке (^) от ётах до ётт получим матрицу:
N.
ЛЬ
^-тах ^"гплп
(3)
(4)
(5)
В зависимости от значений аотн;, /отн; и сотн. модули некоторых обобщенных параметров могут быть равными или очень близкими друг к другу, поэтому для удобства ранжирования параметра следует ввести весовые коэффициенты Аа , В/ и Сс, то формула (3) примет вид:
1
^ =
а •^1?тн( + ^отн + Сс
VАа+В1 + Сс
Сумма весовых коэффициентов равна 3, то есть:
Аа + В1 + Сс = 3. Рассмотрим как могут изменяться весовые коэффициенты.
2
отн,-
(6) (7)
Вероятность отказа а величина эмпирическая, рассчитанная на основе результатов предыдущих испытаний, поэтому Аа должен быть равен 1 или
Аа = 1. (8)
Длительность испытаний, при минимизации времени до выявления отказа сокращаем загрузку испытательного оборудования, увеличиваем время на анализ отказов и принятие корректирующих действий:
i?:=2o. (9)
Стоимость испытаний, при минимизации стоимости до выявления отказа получаем экономию средств, при этом возможно, не оправдано загружаем оборудование и сокращаем время на анализ отказа, то есть:
(10)
Таким образом, поставленная задача сводится к поиску оптимальных значений весовых коэффициентов, расчету параметра ф и корректировки последовательности испытаний путем ранжирования их по значению параметра от максимального до минимального значения (от
dmax до dmin).
Рассчитать весовые коэффициенты по имеющимся примерам можно путем перебора значений с определенным шагом можно, но это достаточно трудоемко. От примера к примеру весовые коэффициенты будут изменяться [1-3]. Поэтому необходим критерий, по которому выбор этих весовых коэффициентов будет оптимальным и однозначным.
Этим критерием может стать минимизация по стоимости, так как длительность испытаний - вопрос запуска в производство, то есть вопрос организационный, кроме того для подтверждения, сказанного можно аргументировать критерием «эффективность/стоимость».
Примеры расчета оптимизации ТП испытаний (усовершенствованного ТП испытаний) приведены в [1-6].
Список литературы
1. Танаев А.В. К вопросу повышения экономичности испытаний на стадии серийного производства // Известия РАРАН 2017. Вып. № 2 (97). С. 83 - 85.
2. Игнатов А.В., Танаев А.В., Танаев В.П. Усовершенствование технологического процесса испытаний как путь снижения стоимости продукции военного назначения // Труды XXIII Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы защиты и безопасности. Военная и специальная техника в вооруженных силах. Т. 1. СПб, 2020. С. 30 -33.
3. Клевенков Б.З., Гусев А.В., Кондратьев А.Г., Танаев А.В., Танаев В. П. Кластерный анализ как метод повышения эффективности испытаний на стадии серийного производства. // Известия РАРАН 2016 Вып. № 3 (93). С. 110-115.
4. Танаев А.В., Танаев В.П. Новый подход к испытаниям при разделении элементов изделия // Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2005. Вып. 8. С. 319 - 322.
5. Васин Л.А., Танаев А.В., Чачина Е.Б. Повышение эффективности производства на основе управления входным контролем комплектующих технических систем. Тула: Изд-во ТулГУ, 2017. 118 с.
6. Танаев В.П., Танаев А.В., Стариков Н.Е., Селифонтов Д.О. Методический подход к оценке направлений совершенствования продукции военного назначения // Известия Тульского государственного ниверситета. Технические науки. 2021. Вып. 11. С. 250 - 253.
Танаев Владимир Петрович, канд. техн. наук, [email protected], Россия, Тула, АО «КБП им. академика А.Г Шипунова»,
Танаев Александр Владимирович, сотрудник, Россия, Тула, starikov_taii@mail. ru, АО «КБП им. Академика А.Г Шипунова»,
Стариков Николай Евгеньевич, д-р техн. наук, профессор, starikov_taii@mail. ru, Россия, Тула, ВУЦ при ТулГУ
METHODOLOGICAL APPROACH TO OPTIMIZATION OF THE TESTING PROCESS V.P. Tanaev, A.V. Tanaev, N.E. Starikov
The article considers the technological process of testing, analyzes the existing sequence of operations. On a specific example, by ranking the operations of the technological process by a generalized parameter, the possibility of optimizing according to the minimum cost criterion is shown.
Key words: technological process of testing, generalized parameter, relative duration, relative cost of testing, weight coefficients, optimization of TP tests.
Tanaev Vladimir Petrovich, candidate of technical sciences, [email protected], Russia, Tula, JSC «KBP im. Academician A.G. Shipunova»,
Tanaev Alexander Vladimirovich, employee, [email protected], Russia, Tula, JSC «KBP im. Academician A.G. Shipunova»,
Starikov Nikolay Evgenievich, doctor of technical sciences, professor, [email protected], Russia, Tula, VUTSat Tula State University
УДК 629.113
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-482-491
ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА
Д.И. Благовещенский, В.Н. Козловский, А.С. Клентак, С.А. Васин
В статье представлены результаты работы по определению основных направлений организации деятельности машиностроительного производства в процессе реализации комплексной программы развития.
Ключевые слова: комплексные программы улучшений, автомобильная промышленность, конкурентоспособность, качество, эксплуатация, автомобиль.
Верхний уровень системного мониторинга процессов. Одним из важнейших направлений деятельности верхнего уровня руководства компании является системный мониторинг качества процессов СМК с учетом как внутренней, так и внешней оценок (benchmark). Системность определяется полнотой и периодичностью проведения измерений по ключевым областям деятельности предприятия, при этом обязательным условием является сравнение собственных показателей с показателями по конкурентному рынку. На рис. 1 в качестве примера представлена комплексная характеристика качества процессов и продуктов одного из крупнейших в России производителей легковых автомобилей [1].
Характеристика представлена в разрезе формирования показателей по этапам жизненного цикла продуктов (Мод. 1 - 5 - модели автомобилей). Качество поставщиков определяется числом несоответствующих комплектующих изделий на 1 млн. единиц продукции (ppm) по наиболее перспективным продуктам (Мод 2/Мод 3). Сравнение проводится по продукции, выпускаемой на предприятиях национального рынка, Европы и Японии [1 - 4].
Уровень доработки - показатель, определяющий величину, обратную уровню прямого схода автомобилей с главного конвейера без доработок (%). Также уровень качества производства оценивается качеством основных узлов и агрегатов автомобилей - двигателя внутреннего сгорания и коробки переключения передач и выражается в ppm [5, 6].
Качество в гарантийный период оценивается индексами, определяющими приведенный уровень дефектности автомобилей по результатам первых трех месяцев эксплуатации (3 mis), а также качеством процесса послепродажного обслуживания по данным исследовательских институтов в сравнении с другими производителями.
482