CC BY
35
УДК 658:005.05: 519.859 Дата подачи статьи: 28.03.16
DOI: 10.15827/0236-235X.114.113-118
ПРИНЦИПЫ ОЦЕНКИ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЙ
ПРОДУКЦИИ
(Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проекты №№ 14-01-00324, 14-01-00328)
Г.Б. Бурдо, д.т.н.., профессор, зав. кафедрой, [email protected]; Г.П. Виноградов, д.т.н., профессор, [email protected]; Н.А. Семенов, д.т.н., профессор; А.Ю. Сорокин, ассистент (Тверской государственный технический университет, наб. Аф. Никитина, 22, г. Тверь, 1 70026, Россия)
Особенности многономенклатурного машиностроительного производства связаны, в первую очередь, с тем, что в разработке и производстве одновременно находится большое число различных изделий. Это приводит к дефициту времени на выполнение работ на этапах жизненного цикла продукции. В связи с этим нарушается, например, стадийность работ при конструкторской и технологической подготовке производства, отсутствуют четкие критерии качества изделий, что приводит порой к непредсказуемым результатам (с точки зрения ее качества). К тому же, как правило, первые образцы наукоемкой продукции создаются в таких условиях, что период вывода на рынок удлиняется из-за необходимости ее доработки.
В связи с вышеизложенным становится понятна актуальность проблемы создания автоматизированных систем управления качеством продукции.
Известно, что в любых ситуациях выбора качество решения всецело определяется критериями, по которым оценивается каждое из них. Задача усложняется при многоэтапности проведения оценки продукции: на каждом из этапов оценивается отдельный аспект качества продукции, но в то же время эти аспекты (параметры) качественно и количественно влияют друг на друга. Поэтому в работе критериям качества уделено достаточное внимание.
В статье изложены результаты исследований в области автоматизированных систем управления качеством продукции в многономенклатурном машиностроительном производстве. Уделено внимание принципам выбора критериев оценки качества изделия, представлен комплекс критериев оценки качества, разработанный на основе данных принципов. Показан механизм принятия решений в системе на основе продукционных моделей и сетей Петри.
Ключевые слова: машиностроительное многономенклатурное производство, жизненный цикл изделия, система управления качеством, критерии качества, продукционная модель, нечеткая сеть Петри.
Качество продукции является важнейшим фактором, влияющим на конкурентоспособность предприятия. Особенности многономенклатурного машиностроительного производства связаны прежде всего с тем, что одновременно разрабатывается и производится большое числе различных изделий. Это приводит к дефициту времени, необходимого на выполнение работ на этапах жизненного цикла продукции. В связи с этим нарушается, например, стадийность работ при конструкторской и технологической подготовке производства, отсутствуют четкие критерии качества изделий, что приводит к непредсказуемым результатам. Надо отметить, что, как правило, первые образцы наукоемкой продукции создаются в подобных условиях, в результате период вывода ее на рынок удлиняется в связи с необходимостью выполнения доработок.
Раньше для достижения желаемого качества продукции было достаточно контроля на отдельных этапах жизненного цикла изделия (ЖЦИ). Известно (ГОСТ 2.103-68), что для эффективного обеспечения качества продукции необходимо управлять им [1, 2] на каждом этапе и стадии ЖЦИ (рис. 1). В связи с этим понятна актуальность задачи создания автоматизированных систем управления качеством продукции (АСУ КП). С целью управления качеством изделий на всех этапах
их жизненного цикла во многих фирмах создается система управления качеством (СУК) продукции, функционирование которой определяется стандартами серии ИСО 9000.
Необходимость оперативного внесения корректив в качественные показатели продукции и широкий спектр выпускаемой современным машиностроительным предприятием продукции обусловили актуальность задач создания АСУ КП. В работах [2, 3] была рассмотрена теоретико-множественная модель структуры АСУ КП, на основе которой выполнялись дальнейшие разработки.
Критерии качества продукции
Для управления качеством изделия необходимы данные о состоянии качества продукции на протяжении всего ЖЦИ. Такими данными являются критерии оценки качества изделия. Важен рациональный выбор критериев, так как случайный подбор может привести к необоснованным решениям. Следует помнить, что каждый критерий будет служить не только основой оценки, но и базой для выработки управляющих воздействий на проектно-кон-структорскую и производственную деятельность. Вследствие этого подбор критериев должен основываться на следующих принципах, выявленных
Разработка
технического
задания (ТЗ)
§
о ю а
3 р et s со H
Ei
о
Проектные работы
s-
0 ю а
CP Си
1 5
S
Ei
H
О
S
ю о
Й S
^ о
р а
О (D
ю о
а о.
а с
3 о
П, U
Я Х
£ £
Ei §
s- з
О m
Разработка рабочей и эксплуатационной документации (РД, ЭД)
-- § а 3
s-
о ю
а cP
^ Рч
S
Ei
H
О
CP
S ^
В! S
Ei
H
О
Изготовление изделия
s
й «
S 03
о f-
ч
у О ^ С
я :S
5 о 5 и $ и
о
S g
S ч
I §
Ю §
о =s
* g
§ g
S e
Эксплуатация и утилизация
Стадия эксплуатации изделия Стадия консервации и утилизации
Рис. 1. Основные этапы и стадии ЖЦИ Fig. 1. Basic life-cycle phases of a product
путем анализа деятельности исполнителей на этапах ЖЦИ [4-6].
1. Комплекс критериев качества продукции должен соответствовать принципам серии стандартов ИСО 9000.
Он является частью всей системы управления качеством предприятия, следовательно, как и система управления качеством, комплекс критериев должен соответствовать целям серии стандартов ИСО 9000 (преемственность систем).
2. Иерархическая структура критериев качества должна соответствовать иерархии АСУ КП (исходя из принципа наследственности производных систем).
При несоответствии структуры критериев качества структуре АСУ КП комплекс критериев каче-
ства отделяется от системы, становится непонятно, где какие критерии применяются. В данном случае была разработана АСУ КП с иерархической структурой, поэтому и структура критериев качества носит иерархический характер (рис. 2).
3. Комплекс критериев должен быть понятен каждому пользователю СУК.
Работнику предприятия должно быть понятно, какого именно результата от него ожидают, поэтому должны быть соблюдены определенные терминология и семантика.
4. Комплекс критериев должен давать возможность однозначного трактования и понимания.
Недопустимо, чтобы критерии качества каждый работник понимал и применял по-своему, поэтому не должно быть избыточности информации.
Подсистема
Уровень качества на этапе разработки ТЗ, Rp1!
2
о
H
и о ю
^м CP
« S3
S S-
§ т
в £
Я S
(J к
И rt
О CQ
&
S3 S3
&
Ro
Уровень качества изделия на протяжении всего ЖЦИ Kp0
Уровень качества на этапе проектных работ, К»21
Подсистема Д31
Уровень качества на этапе разработки РД и ЭД, Kp3i
С H
m м ср
к
Я CS
s Э
u S
о n
к fc
р
У
С
m
и
икт
о
и
и
д
К s-
У
H G
и
и
д
а
К s-
M ri
р
У
ZI3
4
т о
IQ
чем CP
к
Я CS
S 3 Ë g S u
а
К ™
У
4 m
t-N ^
OS я
я es
g Э
H О a
s I*
u S
р
У
Подсистема Д41
Уровень качества на этапе изготовления и испытаний, Kp\
И \ ^
Уровень качества на этапе эксплуатации и утилизации, Äp5i
е ч
Е Q. § *
о ,а
нв
р
У
о т
тог
з и
S с^
S CP
д
Р
р
У
«
и н
и и
сз g „
э о.
ё *
а ,я
* Щ
а ел
У
Рис. 2. Иерархическая структура критериев качества изделия Fig. 2. A hierarchical structure of product performance criteria
ZT3
и
и ц
S3
S л
i S
S и
р
рУ
и
и ц
а з и л и
иту
CS
CS î
£ &
с, а ия н ил ае
У
Подсистема R2.
Подсистема R5.
5. Комплекс критериев должен быть адекватным оцениваемой технической системе и непротиворечивым.
Система измерения критерия должна соответствовать системе измерения показателей изделия, а критерии на всех этапах ЖЦИ и уровнях должны быть логически увязаны.
6. Количество критериев должно быть минимальным и достаточным для объективной оценки качества изделия в АСУ КП предприятия.
Количество критериев не должно быть избыточным: большое количество критериев трудно воспринимается пользователем. Более того, при внимании к незначительным критериям возникает риск недооценки влияния наиболее важных критериев.
7. Комплексность критериев.
Качество изделия следует оценивать в комплексе, то есть оценивать его с позиции не только данного этапа ЖЦИ, но и последующих. Таким образом обеспечивается логическая взаимосвязь работ, выполняемых на более ранних этапах ЖЦИ.
8. Измеримость критериев.
Для оценивания качества показатели изделия необходимо измерять. Измерения будут носить как качественный, так и количественный характер.
9. Детализация критериев.
При переходе на последующие стадии ЖЦИ критерии должны детализироваться, качественные критерии заменяться количественными.
В соответствии со структурой АСУ КП подсистемы 2-го уровня (Я"2), оценивающие качество изделия на соответствующей стадии ЖЦИ, имеют соответствующие стадии критерии качества изделия. Например, в подсистеме управления качеством на стадии разработки технического проекта (ПТ) (Я52) установлены следующие частные критерии (рис. 3) [3]:
- Кр521 (оценивается уровень качества конструкторской проработки изделия, разработанного на стадии ПТ);
- Кр522 (оценивается уровень качества технологической проработки изделия, разработанной на
Подсистема Я5г
Уровень качества на стадии разработки ПТ К52
ZZL
I
к:
Оператор Р®э1 Уровень качества конструкторской проработки изделия, Кр531, Оператор Р32 Уровень качества технологической проработки изделия, Кр532 Оператор Р®зэ Уровень качества разработанной документации, Кр5зз
Рис. 3. Модель системы критериев качества на стадии разработки ПТ Fig. 3. A system model of performance criteria in the technical plan developmental stage
стадии ПТ, то есть захватывает следующие этапы ЖЦИ);
- Кр523 (оценивается уровень качества документации, разработанной на стадии ПТ).
Подобное разделение позволяет отдельно оценить качество как самой документации, разработанной на данной стадии, так и изделия, то есть информацию, содержащуюся в документации.
Методика принятия решений
В АСУ КП оценка качества изделия ведется на основе количественных и качественных показателей качества и экспертных оценок. Эта информация может быть нечеткой и недостаточно определенной для того, чтобы быть выраженной математическими зависимостями. Адекватная обработка неопределенной информации, где входные данные не являются точными, традиционными методами невозможна, так как не позволяет учесть присущую этим данным неопределенность. При этом нечеткая логика и теория нечетких множеств являются эффективным подходом в решении данной проблемы. Поэтому для описания правил принятия решений АСУ КП эффективно применение продукционных моделей знаний, основанных на нечетком выводе [6, 7].
Продукционные модели нашли широкое применение для представления знаний и вывода заключений в экспертных системах, основанных на правилах. При этом нечеткие правила продукций во многом близки к логическим моделям и позволяют адекватно представить практические знания экспертов и произвести расчет значений комплексных критериев на основе нечетких множеств. Применяя продукционные модели, можно оценить количественные и качественные показатели качества в комплексе.
На основе системы критериев качества и модели нечеткой сети Петри была построена продукционная модель знаний для АСУ КП. Для наглядного представления алгоритма работы продукционной модели на рисунке 4 показана ранее смоделированная нечеткая сеть Петри [6].
Рассмотрим подробно продукционную модель на стадии разработки технического предложения (ТП) - оператор Р331 (рис. 5).
Обозначения маркировок сети: Р=^, К, Л] -множество позиций; Т=[Т4, Т331, Т32] - множество переходов.
^4б{0; 1} - заявка на разработку ТП; Та - процесс его разработки; Кр331=[К1(Р331), К2(Р331), К3(Р331), К4(Р331) ] - множество критериев оценки качества изделия. Каждый критерий комплексно оценивает соответствующую группу количественных показателей качества.
Началом работы на данной стадии является подача заявки на разработку ТП, то есть ^4=1. После разработки ТП, то есть срабатывания перехода Т4,
Рис. 4. Нечеткая сеть Петри на этапах разработки ТЗ и проектных работ в АСУ КП
Fig. 4. A fuzzy Petri net in the developmental stages of requirements specification and design works in the automated system of product quality control
производится его количественная оценка соответствующими показателями качества.
Если ^4=1, то К1(Р331)=[0, 1], и К2(Р331)=[0, 1], и К3(Р331)=[0, 1], и К4(Р331)=[0, 1], и К1(Р332)=[0, 1], и К2(Р332)=[0, 1], и К3(Р332)=[0, 1].
Полученные количественные оценки показателей качества комплексно оцениваются соответствующим критерием качества, то есть используем алгоритм нечеткого вывода (рис. 6):
Если ^i(P33i)e[0, 0, 6], или ^(P33i)e[0, 0, 65], или ^3(P33i)e[0, 0, 6], или ^(P33i)e[0, 0, 5], то
^331 = 1.
Если ^i(P33i)e[0, 6, 0, 9], или ^2(P33i)e[0, 65, 0, 95], или ^(P33i)e[0, 6, 0, 9], или ^(P33i)e[0, 5, 0, 9], то Kp33i=2.
Если ^i(P33i)e[0, 9, i], и ^(P33i)e[0, 95, i], и ^3(P33i)e[0, 9, i], и ^4(P33i)e[0, 9, i], то Kp33i=3.
Рис. 5. Нечеткая сеть Петри на стадии разработки ТП Fig. 5. A fuzzy Petri net in the engineering proposal developmental stage
Рис. 6. Иллюстрация алгоритма нечеткого вывода критерия
Fig. 6. The algorithm of . criterion fuzzy inference
Уже на данной стадии можно частично оценить качество ТП: Кр331=1 - качество недостаточное, то есть один или несколько показателей качества данной группы не соответствуют ТЗ; Кр331=2 - качество достаточное, то есть все показатели качества данной группы соответствуют ТЗ; Кр331=3 - качество хорошее, то есть все показатели качества данной группы соответствуют ТЗ и близки к оптимальным.
Комплексная оценка всей стадии разработки ТП производится подсистемой R32 на основе количественных и качественных показателей качества ТП (рис. 7).
Если Kp33ie[1] или Кр332£[1], то R32=1.
Если Кр331 £ [2] и Кр332£ [2; 3], то R32=2.
Если Кр331 £ [3] и Кр332£ [2; 3], то R32=3.
По результатам оценки качества разработанного ТП подсистема Я32 принимается решение:
- цикл разработки ТП повторяется, то есть результат оценки - недостаточное качество изделия;
- уровень качества изделия на стадии ТП достаточен, и разработка изделия переходит на следующую стадию.
Если Л32=1, то ^4=1. Если Л32£[2; 3], то ^>=1.
3 - ! V III
2 -i - / II^v
/ I
Al
Рис. 7. Иллюстрация алгоритма нечеткого вывода подсистемой R32
Fig. 7. The algorithm of R32 fuzzy inference by a subsystem
Каждый критерий оператора оценивает свои соответствующие показатели изделия. Оценка производится путем сравнения показателей с допустимыми граничными значениями, которые назначаются исходя из требований ТЗ, безопасности и госстандартов. При этом возможны следующие ограничения показателей:
- ограничения накладываются только на нижнее значение характеристики изделия, при этом чем выше его абсолютное значение, тем выше качество изделия (рис. 8а);
- ограничения накладываются только на верхнее значение характеристики изделия, при этом чем ниже его абсолютное значение, тем выше качество изделия (рис. 8б);
- ограничения накладываются на нижнее и верхнее значения характеристики изделия, при
а б в
Рис. 8. Иллюстрация алгоритма нечеткого вывода показателя, ограниченного: а - только по нижней границе значений; б - только по верхней границе значений; в - по нижней и верхней границам значений
Fig. 8. The algorithm of fuzzy inference of an indicator limited by: а - only at the lower limit of values; б - only at the higher limit of values; в -at the lower and higher limit of values
этом чем ближе его абсолютное значение к золотой середине, тем выше качество изделия (рис. 8в);
- ограничение на простое наличие необходимого показателя, например, наличие защитных ограждений в опасной для человека рабочей зоне;
- ограничение на отсутствие показателей, например, отсутствие вредных выбросов в окружающую среду.
В заключение отметим, что представленная продукционная модель знаний для АСУ КП позволяет адекватно представить практические знания экспертов и произвести расчет значений комплексных критериев на основе нечетких множеств.
Появляется возможность комплексно оценивать количественные и качественные показатели качества изделия.
Следующими шагами становятся разработка методики работы с АСУ и ее применение на базовом предприятии.
Литература
1. Колчин А.Ф., Овсянников М.В., Стрекалов А.Ф., Су-марков С.В. Управление жизненным циклом продукции. М.: Анархист, 2002. 304 с.
2. Бурдо Г.Б., Семенов Н.А., Сорокин А.Ю. Модель автоматизированной системы управления качеством в многономенклатурном машиностроительном производстве // Программные продукты и системы. 2013. № 4 (104). С. 248-252.
3. Бурдо Г.Б., Сорокин А Ю. Модели и критерии автоматизированной системы управления качеством наукоемкой машиностроительной продукции // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: матер. II Междунар. симпоз. Калининград: Изд-во БФУ им. Канта, 2014. С. 78-87.
4. Дитрих Я. Проектирование и конструирование: системный подход; [пер. с польск.]. М.: Мир, 1981. 456 с.
5. Кондаков А.И. САПР технологических процессов. М.: Академия, 2007. 272 с.
6. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 284 с.
7. Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушкина Н.Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика; [под ред. Н.Г. Ярушкиной]. М.: Физ-матлит, 2007. 208 с.
DOI: 10.15827/0236-235X.114.113-118 Received 28.03.16
DECISION ASSESSMENT PRINCIPLES IN THE AUTOMATED SYSTEM OF ENGINEERING PRODUCT QUALITY CONTROL
(The work has been done with financial support of RFBR, projects no. 14-01-00324, no. 14-01-00328) Burdo G.B., Dr.Sc. (Engineering), Professor, Head of Chair, [email protected]; Vinogradov G.P., Dr.Sc. (Engineering), Professor, [email protected];
Semenov N.A., Dr.Sc. (Engineering), Professor;
Sorokin A Yu., Assistant (Tver State Technical University, Nikitin Quay 22, Tver, 170026, Russian Federation)
Abstract. The features of multiproduct machinery production are primarily associated with a large number of different products under development and in progress simultaneously. It leads to time shortage while performing the stages of a product life cycle. In this regard, work staging at design and technological preproduction is violated; there are no clear criteria for product quality. It leads to non-predictable results (considering the quality of products). It should be noted that, as a rule, the first samples of high-tech products are created in the conditions that prolong the period of product launch due to the need of its improvement. Therefore, the importance of creating quality control automated systems becomes clear.
It is known that in any situation of choice a quality of decision is determined by quality evaluation criteria of each of them. The task becomes more complicated when there are multiple stages of product evaluation. A separate aspect of product quality is assessed at each stage. However, at the same time these aspects (parameters) have a qualitative and quantitative influence on each other. Therefore, the article pays much attention to quality criteria.
The paper presents the results of the research in the field of quality control automated systems in multiproduct machinery production. It also considers the principles of choice of product quality evaluation criteria, provides a set of quality evaluation criteria developed on the basis of these principles. The paper shows a decision-making mechanism in the system on the basis of production models and Petri nets.
Keywords: multiproduct machinery production, product life cycle, quality management system, quality criteria, production model, fuzzy Petri nets.
References
1. Kolchin A.F., Ovsyannikov M.V., Strekalov A.F., Sumarkov S.V. Upravlenie zhiznennym tsiklomproduktsii [Product Life Cycle Management]. Moscow, Anarkhist Publ., 2002, 304 p.
2. Burdo G.B., Semenov N.A., Sorokin A.Yu. Model of the automated quality management system in multiproduct machinery production. Programmnyeprodukty i sistemy [Software & Systems]. 2013, no. 4 (104), pp. 248-252.
3. Burdo G.B., Sorokin A.Yu. Models and criteria of avtomated quality control system for knowledge-consumptive engineering products. Gibridnye i sinergeticheskie intellektualnye sistemy: mater. II Mezhdunar. simpoz. [Proc. of the 2nd Int. Symp. on Hybrid and sinergetic intelligent systems]. Kaliningrad, Kant BFU Publ., 2014, pp. 78-87.
4. Ditrikh Ya. Proektirovanie i konstruirovanie: sistemnypodkhod [Project and Design: the System Approach]. Moscow, Mir Publ., 1981, 456 p.
5. Kondakov A.I. SAPR tekhnologicheskikh protsessov [CAD System for Production Processes]. Moscow, Akademiya Publ., 2007, 272 p.
6. Borisov V.V., Kruglov V.V., Fedulov A.S. Nechetkie modeli i seti [Fuzzy Models and Nets]. Moscow, Goryachaya liniya-Telekom Publ., 2007, 284 p.
7. Batyrshin I.Z., Nedosekin A.O., Stetsko A.A., Tarasov V.B., Yazenin A.V., Yarushkina N.G. Nechetkie gibridnye sistemy. Teoriya ipraktika [Fuzzy Hybrid Systems. Theory and Practice]. N.G. Yarushkina (Ed.). Moscow, Fizmatlit Publ., 2007, 208 p.
