CC BY
46
мощностей; к2.7 - требуемый межоперационный задел продукции; к28 - полное время цикла изготовления; к2.4.1, к242, к243 - стоимость штамповой оснастки, резьбонакатного и вспомогательного инструмента соответственно;
к31 - химический состав металла по основным элементам; к32 - прокаливаемость металлопроката, твердость на расстоянии от края 1,5 мм (по Джимини); к33 - средний балл содержания неметаллических включений; к34 - предел прочности; к35 - относительное удлинение; к36 - глубина обезуглероженного слоя; к3.7 - микроструктура; к38 - группа на осадку металла; к39 - макроструктура; к310 - геометрические размеры заготовок; к311 - твердость; к312 - геометрические размеры готового изделия; к313, к314, к315 - шерожватость соответствующей поверхности;
к3101 - диаметр стержня; к3102 - эллипсность стержня; к3103 - длина стержня под накатку резьбы; к3104 - диаметр стержня под накатку резьбы; к3105 - геометрия фланца; к3106, к310.7 - диаметр вписанной и описанной окружности шестигранника соответственно; к3108 -длина от фланца до торца; к3109 - угловые размеры; к3121 - средний диаметр резьбы; к3122 - наружный диаметр резьбы; к3123 - расстояние до первого полного витка резьбы; к3124 - радиальное биение; бп, - соответствующие уровни значимости
(весомости) групповых и единичных относительных показателей соответственно.
Осуществляя оценку различных технологий по приведенной здесь методике, можно выбирать наиболее результативную из возможных альтернатив, что обеспечивает высокую конкурентоспособность продукции и предприятия в целом.
Это только часть работы, проводимой в ОАО «Бел-ЗАН» по наращиванию объемов производств, повышению удовлетворенности потребителя, повышению качества и конкурентоспособности. Помимо этого проводится планомерная модернизация производства.
Список литературы
1. ГОСТ Р 51814.2-2001. Системы качества в автомобилестроении . Метод анализа видов и последствий потенциальных дефект ов.
2. Михайловский ИА., Осипов Д.С., Долженков А.С. Квалимег-рическая оценка результативности сквозных технологий производства шаровых пальцев для шарниров зарубежных автомобилей // Материалы науч.-техн. конф. «Бояршиновские
чтения»: сб. докл. Магнитогорск: МГТУ, 2004. С. 18-21. Рашников В.Ф., Салганик В.М., Шемшурова Н.Г. Квалимегрия и управление качеством продукции: учеб. пособие. Магнитогорск: МГТУ. 2000. 184 с.
Динцис Д. Ю. Методы принятия решений в условиях неполной определенности набазетеории нечетких множеств (логики антонимов) // Журнал депонированных рукописей. 2001. № 8, авг. Тисенко В.Н. Нечеткие множества в задачах комплексных испытаний при реализации инновационных проектов. СПб.: Политехника, 1998. 104 с.
Копанева И.Н. Мониторинг и управление качеством процесса производства с применением логики антонимов: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.02.23 / Санкт-Петербургский гос. те<н. ун-т). СПб., 2002. 18 с.
Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь. 1982. 184 с.
Гун Г.С. Управление качеством высокоточных профилей. М.: Металлургия, 1984. 152 с.
Гун Г.С. Метод комплексной оценки качества металлопродукции // Изв. вузов. Черная металлургия. 1982. № 8. С. 62-66.
Bibliography
GOST R 51814.2-2001. Quality Systems in Automotive Industry. Системы качества в автомобилестроении. Failure Mode and Effects Analysis Method.
Mikhailovsky I.A., Osipov D.S., Dolzhenkov A.S. Qualitative impact assessment of through technologies of production of ball pins for ball joints of foreign cars// Matherials of sci.-tech. conf. «Boyarshinov readings»: sum. rep. Magnitogorsk: MSTU, 2004. P. 18-21.
Rashnikov V.Ph., Salganik V.M., Shemshurova N.G. Qualimetry and product quality control: tutorial. Magnitogorsk: MSTU, 2000. 184 p.
Dintsis D.Yu. Methods of decision making under incomplete certainty on the basis of fuzzy set theory (antonyms logic) // Journal of deposited manuscripts. 2001. № 8, August.
Tisenko V.N. Fuzzy sets in problems of complex tests in the implementation of innovative projects. St. Petersburg: Politechnica, 1998. 104 p.
Kopaneva I.N. Monitoring and quality control of manufacturing process using the logic of antonyms: autoref. of Ph. D. diss.: 05.02.23 / St. Petersburg State Technical University. St. Petersburg, 2002. 1 8 p.
Litvak B.G. Expert information. Methods for obtaining and analyzing. Moscow: Radio I Svyaz, 1982. 184 p.
Gun G.S. Quality management of high precise profiles. Moscow: Metallurgy, 1984. 152 p.
Gun G.S. The method of comprehensive assessment of quality of metal production // Universities News. Ferrous Metallurgy. 1982. № 8. P. 62-66.
УДК 658.562
Клочков Ю.С.
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УРОВНЯ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА
Во главе любого бизнес-процесса стоит менеджер, в нятия решений, основанных на фактах, такому руково-
обязанности которого (в соответствии с ГОСТ дителю необждимы показатели качества, позволяющие
РИСО 9001-2008) вждит постоянное совершенствова- оценить изменение технологических процессов.
ние управляемой им области деятельности [1]. Для при- Так как большинство процессов подчиняются нор-
Методика оценки уровня качества производственного процесса
Клочков Ю.С.
мальному закону распределения, а параметры изделия имеют две границы поля допуска [2], то будем разрабатывать показатели качества при данных условиях
Известно, что экономические потери в случае выхода параметров изделия за одну из границ поля допуска не равны потерям в случае выхода за другую границу поля допуска [3]. Тогда показатель экономических потерь предлагается рассчитывать следующим образом.
Qэк = Р\Э\ + Р2Э2,
где Р1 - вероятность выхода продукции за НКГ (нижняя граница поля допуска); Р2 - вероятность выходя продукции за ВКГ (верхняя граница поля допуска); Э1 - экономические потери, связанные с выходом продукции за НКГ; Э2 - экономические потери, связанные с выходом продукции за ВКГ.
Как показывает практика, экономические потери зависят от удаления параметра качества изделия от границы поля допуска. Тогда, например, Р1Э1 будет рассчитываться по формуле
Р1Э1 = £ра,
где - вероятность появления параметра изделия в предполагаемом интервале; Э1 - экономические потери, связанные с появлением параметра изделия в предполагаемом интервале.
Величина Р2Э2 в нашем случае не изменяется, так как связана с постоянными потерями вследствие за-браковки изделия.
Кроме того, следует учитывать объем выпускаемой продукции V.
Тогда окончательно формула расчета вводимого показателя примет вид
Qэк = + Р2Э2).
Анализ технологического процесса при помощи такого показателя позволит решить целый класс задач, стоящих перед руководителями: сопоставить текущие экономические потери со стоимостью ремонта оборудования, определить, всегда ли настройка на середину поля допуска является экономически целесообразной и т.д.
Но для более детального исследования технологических процессов такого показателя будет недостаточно. Необждимо узнать, изменение чего - X или о приводит к более значительным экономическим потерям.
Как отмечалось выше, мы ограничены тем, что распределение значения X является случайной величиной
X, распределенной по нормальному закону с Xи о.
Тогда вероятность выполнения технического задания рассчитывается следующим образом:
( вкг - х Л ( нкг - х Л
а= Ф ------------- -Ф --------------- ,
где Ф - функция Лапласа.
Введем отклонение Xот центра поля допуска:
( ВКГ + НКГ Л
тогда ВКГ - X =
НКГ-X = -
- (ВКГ - НКГ'
( ВКГ - НКГ'
-А,
-А.
После введения А вероятность выполнения технического задания примет вид
( ВКГ - НКГ Л --------------А
а- Ф
( ВКГ - НКГ Л -----------------А
-ф
= ф
где Д' =
ВКГ - НКГ
и а’ = ■
а
ВКГ - НКГ
2 2
При идеально настроенном процессе на середину поля допуска Д=Л'=0, тогда
а- Ф
= 2Ф
(1
При этом видно, что вероятность выполнения технического задания зависит только от а’. Теперь возможно провести анализ влияния а и величины Д (отклонение X от центра поля допуска) на вероятность выполнения технического задания или на уровень брака в производстве. На рисунке представлена зависимость величины (1 - а) от Д' при различных а’.
По результатам построения графиков можно сделать вывод о том, когда изменение X или а выгодно для предприятия. Очевидно, что подобной возможностью не обладает индекс воспроизводимости Срк. Тем
Влияние величин си А' на долю брака (1-а)
Результаты статистического анализа
не менее, для предприятий остается важным использовать показатель, который демонстрирует изменение технологического процесса и не зависит от экономических потерь. При решении такой задачи следует обращать внимание на неравномерность изменения вероятности выхода параметров изделия за границы поля допуска. При этом индекс воспроизводимости Срк не реагирует на изменение доли брака (так как является односторонним показателем). В публикации для решения данной проблемы предложено проводить наблюдение за изменением нескольких индексов воспроизводимости (Ср„, Срк, Ср£) или воспользоваться следующей формулой расчета комплексного показателя:
Q = ^&,
где Qp - показатель рассеивания процесса; Qc - показатель, характеризующий способность процесса удов-
летворять принятым требованиям.
Q = [1 - (?ЦД - Л)].
где ^цд - вероятность выхода годных изделий при идеально-центрированном процессе; Рд - вероятность выжда годных изделий.
Qc = ^ЦД / Рс
где Рс - целевое (стандартное) значение выхода год-ныхизделий, принятое на конкретном предприятии.
Разработанные показатели имеют широкую область применения, но следует отметить, что расчет Q целесообразен, когда имеется высокая вероятность появления брака, так как в других случаях большей наглядностью обладают индексы воспроизводимости (Cpv. CpF^ CpL).
Пример поиска наиболее критичного с точки зрения качества процесса покажем на производстве автотракторных кабелей. Результаты статистического анализа приведены в таблице.
В соответствии с проведенными расчетами можно сделать вывод о том, что самый критичный процессом является процесс производства провода марки ПВА
0.75.на оборудовании ЛАП 60, так как он обладает самой высокой вероятностью появления брака.
Список литературы
1. Применение прикладных статистических методов при произ-водстве продукции (для руководителей предприятий и организаций ): практическое руководство. Изд-е 2-е. Н.Новгород: СМЦ «Приоритет», 1998. 45 с.
2. Окрепилов О.В. Всеобщее управление качеством: учебник. СПб.: Изд-воСПБУЭФ, 1996. 194 с.
3. Мхитарян В. С. Статистические методы вуправлении качест-вом продукции. М.: Финансы и статистика, 1982. 145 с.
Bibliography
1. Application of statistic methods in manufacturing (for enterprise and organization directors): practical guide. Second edition. Nizhny Novgorod: Prioritet, 1998. 45 p.
2. Okrepilov O.V. Total quality management. St. Petersburg: SPB UEF, 1996. 194 p.
3. Mkhitaryan V.S. Statistic methods in production quality management. Moscow: Finance&Statistics, 1982. 145 p.
Обору- дование Марка провода Параметр Показатели качества
ср с рк Q Qsk
ЛАП 60 ПВАМ 0,5 Диаметр провода 4,28 1,82 1 0
5,26 2,35 1 0
Толщина изоляции 0,68 0,97 0,26
1,04 0,99 0,01
Концентричность 2,21 1 0
SPE 10 ПВАМ 0,75 Диаметр провода 4,01 1,4 0,99 0
3,84 1,37 0,99 0
Толщина изоляции 1,86 1 0
1,18 0,99 0,01
Концентричность 3,11 1 0
SPE 10 ПВАМ 0,5 Диаметр провода 2,75 1,07 0,99 0,01
3,61 1,29 0,99 0
Толщина изоляции 0,97 0,99 0
1,13 0,99 0,02
Концентричность 2,01 0,99 0
ЛАП 60 ПВА 0,75 Диаметр провода 0,75 0,1 0,62 3,05
0,77 0,09 0,61 3,14
Толщина изоляции 0,57 0,95 0,34
1,03 0,99 0,01
Концентричность 3,73 1 0
УДК 620.179.16
Разыграев А.Н.
РАЗРАБОТКА ОПТИМИЗИРОВАННОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ДЛЯ УЛЬТРАЗВУКОВОГО КОНТРОЛЯ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ МЕТОДОМ ТАНДЕМ
Ультразвуковой контроль качества сварных соединений и наплавок оборудования и трубопроводов в атомной энергетике обычно выполняется по унифицированным методикам [1, 2]. Они достаточно успешно работают на большинстве типовых сварных
соединении и наплавок.
По мере старения эксплуатируемого оборудования АЭС в нем образуются и выявляются специфические дефекты. При этом особенно важно уметь выявлять такие дефекты в сварных соединениях и наплав-
