Обеспечение достоверности результатов допускового измерительного контроля Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

14 метрология

Обеспечение достоверности результатов допускового измерительного контроля

Процедуры контроля качества продукции должны минимизировать вероятность рисков принятия ошибочных решений, которые зависят от точности измерений при контроле, правильности выбора и числа контролируемых параметров, качества контролируемых изделий. Рассматриваются различные виды допускового измерительного контроля изделий и способы обеспечения их достоверности. Оценивать риски принятия ошибочных решений предложено методом Монте-Карло. УДК статьи 389.6:006.354

С.Б. Данилевич1

Новосибирский филиал ФГАОУ ДПО «Академия стандартизации, метрологии и сертификации (учебная)» (ФГАОУ ДПО АСМС), д-р техн. наук, ser-danilevich@yandex.ru

К.П. Арсютин2

ФГАОУ ДПО АСМС, kirillarsyutin@yandex.ru

1 профессор, г. Новосибирск, Россия

2 аспирант, Москва, Россия

Для цитирования: Данилевич С.Б., Арсютин К.П. Обеспечение достоверности результатов допускового измерительного контроля // Компетентность / Competency (Russia). — 2024. — № 1. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-1-14-17

ключевые слова

достоверность контроля, ошибки контроля 1 и 2 рода, риски заказчика и производителя, метод Монте-Карло

стандартах на системы менеджмента качества [1, 2] обосновывается применение «риск-ориентированного мышления для планирования и внедрения процессов системы менеджмента качества ...» (прим. А4). Под риском в данном случае понимается «влияние неопределенности», которое «выражается в отклонении от ожидаемого результата — позитивном или негативном».

Под «риском» в технике понимают возможность негативного отклонения от ожидаемого результата, и количественно риск обычно выражается вероятностью этого «негативного отклонения» (то есть вероятностью появления некоторого негативного события) [3, 4]. Представляется целесообразным более четко определить понятие риска при контроле качества (испытаниях) продукции.

При испытаниях негативным событием является ошибочное признание негодным фактически годного изделия («ошибка контроля 1 рода») или же ошибочное признание годным фактически негодного изделия («ошибка контроля 2 рода»). Очевидно, следует таким образом планировать процедуру контроля (испытаний), чтобы минимизировать вероятности появления этих ошибок. И при этом будет обеспечена максимальная достоверность результатов.

Применяемые методики контроля продукции должны гарантировать получение результатов контроля с требуемыми значениями показателей достоверности.

В статье обосновывается целесообразность принятия единого подхода к выбору критериев достоверности до-пускового измерительного контроля.

ГОСТ Р 8.731-2010 [5] распространяется только на системы допускового

контроля, под которыми понимается «совокупность технических устройств и организационных положений, включая решающие правила, направленных на получение результатов допускового контроля». Введение в действие данного стандарта, безусловно, играет положительную роль в повышении качества допускового контроля. Однако он не распространяется на допусковый измерительный контроль, при котором контролируемые параметры объектов контроля измеряются и результаты измерений сравниваются с установленными допусками на параметры.

В качестве показателей достоверности обычно используются вероятностные показатели, характеризующие степень доверия к полученным результатам контроля [5-8].

В приложении к [5] предложены следующие вероятности: РГ_Б — вероятность отнесения годного объекта к бракованным и РБ-Г — вероятность отнесения бракованного объекта к годным. Отметим, что РГ-Б в литературе обычно называют вероятностью ошибки контроля 1 рода (обозначают Р1 или а), а РБ-Г — вероятностью ошибки контроля 2 рода (и обозначают Р2 или в). Для вычисления этих вероятностей необходимо знать как плотность вероятности распределения каждого контролируемого параметра, так и плотность вероятности погрешности измерения этого параметра. Эти вероятности характеризуют качество процедуры контроля, но они не характеризуют качество «принятой» при контроле партии серийно выпускаемой продукции (так называемый уровень дефектности партии).

Возможно использование комбинации этих показателей достоверности

метрология 15

контроля. Например, в метрологии качество процедуры поверки средств измерений (СИ) целесообразно оценивать суммой рисков (Р1 + Р2), которая характеризует вероятность принятия ошибочного решения при поверке СИ.

При контроле серийно выпускаемых изделий в качестве основного показателя достоверности контроля (испытаний) представляется целесообразным использовать риск заказчика Rз — вероятность того, что изделие является фактически негодным при условии, что оно «принято» при контроле. Rз характеризует среднюю долю бракованных изделий в принятой партии (уровень дефектности партии). В качестве второго показателя целесообразно использовать риск производителя Rп — условную вероятность того, что фактически годное изделие будет ошибочно забраковано [6-9, 11]. Эта вероятность характеризует среднюю долю ошибочно забракованных годных изделий среди всех поступивших на контроль.

При мелкосерийном и штучном производстве в качестве показателей достоверности целесообразно использовать вероятности ошибок контроля 1 и 2 рода Р1 и Р2 [6-11].

Таким образом, понятие «риск» в конкретных случаях может и должно быть определено как некоторая вероятность наступления негативного события, которая может быть оценена количественно тем или иным методом.

При допусковом контроле различных изделий возможны несколько различных ситуаций. Первая возникает при контроле изделий, для которых в нормативных документах установлены номинальные значения контролируемых параметров и допуски на них. Выполнение этих требований обеспечивает необходимое качество продукции.

Такая ситуация возможна, например, при серийном выпуске комплектующих, из которых собирается более сложное изделие. В этом случае допуски на параметры комплектующих изделий устанавливают разработчики, исходя из возможностей качественной сборки работоспособного агрегата,

а заказчик в контракте на поставку партии комплектующих изделий должен сформулировать требования к их качеству. Например, указать допустимую долю брака в партии. Последняя при серийном выпуске, как отмечено выше, характеризуется риском заказчика Rз. Аналогом этого показателя, применяемым за рубежом, является доля негодных изделий на миллион выпущенных изделий (ррт).

Используемая методика контроля должна быть, безусловно, эффективной — обеспечивать требуемое (достаточно малое) значение искомых рисков при минимальной трудоемкости / стоимости контроля. Для этого надо решить следующие основные задачи [6-11]:

► обоснованно выбрать контролируемые параметры изделия;

► установить минимально необходимые требования к точности измерения каждого из них;

► выбрать методику и средства измерения каждого параметра, обеспечивающие достаточную точность и требуемые значения искомых рисков.

Повысить достоверность результатов контроля можно с помощью более надежной точности измерения контролируемых параметров или же вводя более жесткие контрольные допуски. Решить эти задачи и разработать эффективную процедуру (методику) контроля позволяет, например, метод Монте-Карло (имитационного моделирования, ИМ). При наличии соответствующей экономической информации методика контроля может быть оптимизирована по экономическому критерию [6, 7, 9-11].

Иной подход представляется целесообразным при контроле объектов, у которых нет номинальных значений контролируемых параметров, а установлены только их предельные допускаемые значения (верхний или нижний допускаемые пределы — нормативы качества).

Установление нормативов качества (НК) на продукцию (или некий иной объект) не является задачей специалистов, разрабатывающих методики

справка

Метод Монте-Карло —

численный метод для изучения случайных процессов. Он используется в различных областях физики, математики, экономики, метрологии и т.д. Название происходит от района Монте-Карло, известного своими казино

16 метрология

В качестве показателей достоверности обычно используются вероятностные показатели

контроля (испытаний). Эти НК должны устанавливать потребители продукции (пользователи объекта), исходя из вреда, который может быть нанесен не соответствующей НК продукцией (объектом).

Например, предельно допустимая концентрация (ПДК) пестицидов в продуктах питания должна устанавливаться медиками и специалистами Роспотребнадзора с учетом вреда, который такие продукты могут нанести здоровью потребителей. Естественно, для этого нужны специальные исследования.

Когда ПДК уже установлена, специалистами должна быть разработана методика контроля (измерений, анализа), обеспечивающая достаточно малую вероятность признать годной продукцию с превышением ПДК — вероятность Р2. Эта вероятность и будет определять степень риска причинения вреда при потреблении такой продукции. Эффективная методика контроля в данном случае также может быть разработана с соблюдением метрологических правил и норм методом Монте-Карло [6,

9, 11].

Если превышение ПДК опасно для жизни, естественно потребовать при-

менение методики контроля, обеспечивающей «пренебрежимо малую» вероятность ошибки контроля 2 рода. В этом случае для достижения цели необходимо установить более жесткое значение ПДК, чтобы исключить возможность поставки опасной продукции потребителям. Очевидно, в этом случае более жесткое значение должно быть ниже первоначально установленного на величину предельной возможной погрешности выполняемых при контроле измерений.

В некоторых случаях требуется обеспечить предельно малое содержание вредных примесей в продукте (например, близкое к нулю). При этом, очевидно, особые требования будут предъявляться к чувствительности средств и методов измерений при контроле. В этом случае только порог чувствительности метода измерений (качественного химического анализа) определяет возможность появления ошибки контроля 2 рода.

Таким образом, при решении различных задач планирования допуско-вого измерительного контроля целесообразно использовать рассмотренные выше критерии достоверности контроля (различные риски принятия ошибочных решений). Описанный в [5] подход не позволяет дифференцировать эти риски для рассмотренных в статье различных вариантов допу-скового контроля. Разрабатывать эффективные методики для всех видов допускового контроля предложено методом Монте-Карло (ИМ). ■

Статья поступила в редакцию 26.11.2023

Список литературы

1. ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования.

2. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.

3. ГОСТ Р 58771-2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска.

4. JCGM 106:2012 Evaluation of measurement data — The role of measurement uncertainty in conformity assessment.

5. ГОСТ Р 8.731-2010. ГСИ. Системы допускового контроля. Основные положения.

6. Данилевич С.Б., Третьяк В.В. Риски при контроле качества серийно выпускаемой продукции // Контроль. Диагностика. — 2021. — № 3. DOI: 10.14489/td.2021.03.pp.060-064.

7. Данилевич С.Б. О легитимизации показателей достоверности результатов контроля и испытаний продукции // Компетентность. — 2012. — № 6.

8. Зильбербранд Г.Е. Выбор и применение показателей достоверности результатов контроля и испытаний // Компетентность. — 2013. — № 4.

9. Данилевич С.Б., Третьяк В.В. Выходной контроль: влияние индекса качества продукции на риски принятия ошибочных решений // Компетентность. — 2022. — № 4.

10. Коровина О.А. Оценка рисков изготовителя и заказчика при контроле погрешностей измерительных устройств в одной или нескольких точках // Измерительная техника. — 2018. — № 5.

11. Рубичев Н.А., Фрумкин В.Д. Достоверность допускового контроля качества. — М.: Изд-во стандартов, 1990.

Kompetentnost / Competency (Russia) 1/2024

ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-1-14-17

metrology 17

Ensuring the Reliability of the Tolerance Measurement Control Results

S.B. Danilevich1, Novosibirsk Branch of FSAEI FVT Academy for Standardization, Metrology and Certification (Training) (FSAEI FVT ASMS), Dr. (Tech.), ser-danilevich@yandex.ru K.P. Arsyutin2, FSAEI FVT ASMS, kirillarsyutin@yandex.ru

1 Professor, Novosibirsk, Russia

2 Graduate Student, Moscow, Russia

Citation: Danilevich S.B., Arsyutin K.P. Ensuring the Reliability of the Tolerance Measurement Control Results, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2024, no. 1, pp. 14-17. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-1-14-17

key words

reliability of control, control errors of type 1 and 2, risks of customer and manufacturer, Monte Carlo method

Product quality control procedures must ensure high reliability of control results, that is, fairly low risks of making erroneous decisions. These risks depend on several factors: the accuracy of measurements during control, the correct choice and number of controlled parameters, as well as the quality of the controlled products. The authors examined various types of tolerance measurement control of products and ways to ensure their reliability. When solving various problems of planning tolerance measurement control, it is advisable to use the considered control reliability criteria, or various risks of making erroneous decisions. The approach described in GOST R 8.731-2010 does not allow us to differentiate these risks for the various tolerance control options discussed in the article. Therefore, it is proposed to assess the risks of making erroneous decisions using the Monte Carlo (simulation) method.

References

1. GOST R ISO 9001-2015 Quality management systems. Requirements.

2. GOST R ISO 9000-2015 Quality management systems. Fundamentals and vocabulary.

3. GOST R 58771-2019 Risk management. Risk assessment technologies.

4. JCGM 106:2012 Evaluation of measurement data — The role of measurement uncertainty in conformity assessment.

5. GOST R 8.731-2010 SSM. Admission control systems. Fundamentals.

6. Danilevich S.B., Tret'yak V.V. Risks in quality control of commercially available products, Kontrol'. Diagnostika, 2021, no. 3, pp. 60-64.

DOI: 10.14489/td.2021.03.pp.060-064.

7. Danilevich S.B. On legitimization of indicators of reliability of control and test results of products, Kompetentnost', 2012, no. 6, pp. 49-51.

8. Zil'berbrand G.E. Selection and application of indicators of reliability of control and test results, Kompetentnost', 2013, no. 4, pp. 44-46.

9. Danilevich S.B., Tret'yak V.V. Final control: influence of the product quality index on the risks of making erroneous decisions,

Kompetentnost', 2022, no. 4, pp. 32-35.

10. Korovina O.A. Risk assessment of the manufacturer and the customer when monitoring the errors of measuring devices at one or more

points, Izmeritel'naya tekhnika, 2018, no. 5, pp. 14-17.

11. Rubichev N.A., Frumkin V.D. Reliability of tolerance quality control, Moscow, Izdatel'stvo standartov, 1990, 172 P.

НОВАЯ КНИГА

Барышев Ю.А., Палагин М.Л.

Поверка и калибровка омметров

Учебное пособие. — М.: АСМС, 2023

Пособие предназначено для слушателей АСМС, повышающих квалификацию в области поверки и калибровки средств электрических измерений, инженерно-технических работников, экспертов и специалистов метрологических служб предприятий и поверителей средств измерений.

Издание может быть полезно сотрудникам научно-исследовательских институтов, работающим в области метрологии, а также аспирантам и преподавателям вузов.

По вопросам приобретения обращайтесь по адресу: Академия стандартизации, метрологии и сертификации (АСМС), 109443, Москва, Волгоградский пр-т, 90, корп. 1. Тел. / факс: 8 (499) 742 4643. Факс: 8 (499) 742 5241. E-mail: info@asms.ru