CC BY
17
of measuring instruments included in various degradation groups and the parameters of the tolerance control of the measured parameter is constructed. The presented model can be used to classify complex technical systems in order to set requirements for their metrological support.
Key words: fleet of measuring instruments, operation model, degradationl, false failure, undetected failure.
Khairullin Rustam Zinnatullovich, doctor of physical and mathematical sciences, leading researcher, zrkzrk@list.ru, Russia, Mytishchi, «Main Scientific Metrological Center» of the Ministry of Defense of the Russian Federation
УДК 004.413
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-8-43-51
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОТЛИВОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ ШУХАРТА
Р.Д. Фарисов, М.А. Иоффе, В.Н. Козловский
Предложен алгоритм действий для постоянного совершенствования процесса массового производства отливок с помощью контрольных карт Шухарта. Приведены примеры расчетов характеристик качества отливок и анализа результатов совершенствования технологического процесса.
Ключевые слова: контрольная карта, массовое литейное производство, качество, отливка, дефект, совершенствование.
Статистические методы управления являются научной основой современного технического контроля и способствуют повышению качества продукции. Требования к качеству устанавливаются и фиксируются в нормативных и нормативно-технических документах: государственных, отраслевых, стандартах предприятий, технических условиях на продукцию и т.п. Обеспечение качества на предприятиях и в организациях Российской Федерации осуществляется по требованиям стандартов ИСО 9000: 2000, преобразованных в 2001 году в Российские национальные стандарты [1,2,3]. В соответствии с положениями указанных стандартов статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества. Стандарты ориентируют на разработку механизма применения статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и заканчивая ее утилизацией после использования. Существует международный стандарт ИСО 8258-91 под названием «Контрольные карты Шухарта» и его аналог - отечественный ГОСТ Р 50779.42-99 «Статистические методы. Контрольные карты Шухарта» [4]. Контрольная карта Шухарта - это график (диаграмма), на который последовательно в порядке отбора выборок наносят значения статистического показателя, вычисляемого по выборочным данным, и который (график) используют для анализа и управления процессом с целью оценки и снижения изменчивости изучаемого статистического показателя. Контрольные карты Шухарта бывают двух основных типов:
- контрольная карта для количественного признака;
- контрольная карта для альтернативного признака.
Количественные данные для вычисления выборочных статистических показателей и построения контрольных карт получают с помощью шкальных измерительных приборов и инструментов.
Альтернативные данные для вычисления выборочных статистических показателей и построения контрольных карт получают в результате деления проверяемой продукции или результатов процесса на две группы: соответствующие требованиям и несоответствующие требования (по принципу «годен» или «негоден» [5, 6].
Методические указания по применению статистических методов в системах менеджмента качества приведены в ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 «Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001» (национальный аналог международного стандарта ^/Ш 10017:2003) [7].
Массовое литейное производство машиностроительных заводов относится к классу сложных систем, где непосредственно взаимодействуют плавильный цех, формовочный цех, стержневой цех, термообрубной цех, ремонтные цеха обслуживания и технологические отделы. Так как на изменчивость показателя в массовом литейном производстве могут влиять самые разнообразные причины: колебание свойств исходного материала, погрешности оборудования, изменение параметров окружающей среды, состояние и опыт работника и т.п., нужно уметь выявить их взаимосвязь и степень влияния на процесс. В таких многообразных технологиях изготовления отливок немало сложностей теоретического и практического характера. Технологические процессы массового литейного производства обладают изменчивостью вследствие действия на них различных факторов. Статистический анализ этих данных может способствовать лучшему пониманию характера, степени и причин изменчивости. Поэтому для выявления причин и оперативного предупреждения брака на всех этапах техпроцесса изготовления отливок необходим статистический анализ. Именно статистический анализ позволяет быстро решать вопросы повышения качества получаемой продукции [8,9].
Методы. Для постоянного совершенствования процесса с помощью контрольных карт Шухарта разработан алгоритм действий (рис. 1), в котором обозначены основные этапы: сбор данных, управление, анализ и совершенствование.
ССор данных
Управление
процессом
]
4. 4. Совершенствование
Обозначения:
) * начало.
| - действие. - проверка. —== - маршрут.
Рис. 1. Алгоритм действий при работе с контрольными картами
При сборе данных сведения о характеристике технологического процесса массового чугунолитейного производства изучаются и приводятся к форме, в которой они могут быть нанесены на контрольную карту.
Результаты. При изготовлении литых заготовок на крупнейшем предприятии автомобилестроения технологической службой были применены контрольные карты Шухарта, адаптированные к условиям массового литейного производства. Для построения контрольных карт Шухарта использовались данные, получаемые при контроле технологического процесса изготовления отливок через определенные временные интервалы с помощью выборок (подгрупп данных). Цель использования контрольных карт заключалась в том, чтобы на фоне собственной изменчивости обнаружить изменчивость, вызываемую особыми причинами. Для обнаружения подобной изменчивости определяются контрольные верхние и нижние границы соответственно UCL и LCL. Они устанавливают допустимые границы собственной изменчивости, и нарушение этих границ статистическим показателем является свидетельством действия особых причин и выхода процесса из управляемого состояния.
На начальном этапе был разработан контрольный лист с базой данных, отражающий информацию о дефектах. Для определения первоочередных главных проблем, используя сведения по дефектам из базы данных, построили диаграмму Парето [10]. Диаграмма визуализировала информацию о том, что наиболее значимым дефектом является «песчаный засор». На значениях таблицы базы данных по дефекту «песчаный засор» построили контрольную карту для альтернативного признака [11]. Альтернативные данные представляли собой результаты разбраковки
отливок по принципу «годен», «негоден». На основе этих данных производился подсчет числа бракованных и годных отливок. При рассмотрении альтернативных признаков для бракованных отливок использовался термин «несоответствующий».
По формуле (1) вычисляли долю несоответствующих единиц (1) [11]:
p = пр/ п,
где п - число проверенных единиц; пр - число найденных несоответствующих единиц. Среднюю долю несоответствующих единиц вычисляли по формуле (2) [11]:
Р=П1р1+П2р2+...+ ПкРк/П1+П2+ ... +Пк Верхнюю и нижнюю контрольные границы вычисляли по формулам (3,4)[11]:
иСЬр = р + З ..р (1 -р }Л'п
где UCLр- верхняя расчетная контрольная граница; LCLр- нижняя расчетная контрольная граница.
Расчетные характеристики качества отливок по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период в течение календарного года до совершенствования смесеприготовительной системы приведен в табл. 1.
(1)
(2)
(3)
(4)
Таблица 1
Расчетные характеристики качества отливок по дефекту «песчаный засор»
месяц по дефекту «песчаный засор»
Доли бракованных отливок за месяц (рО;
январь 0,01
февраль 0,05
март 0,06
апрель 0,09
май 0,07
июнь 0,10
июль 0,02
август 0,03
сентябрь 0,05
октябрь 0,06
ноябрь 0,05
декабрь 0,04
Средняя доля бракованных отливок ( :) [в соответствии с (2)]
календарный год 0,062
Месяц по дефекту «песчаный засор»
Верхняя ИСЬ Нижняя ЬСЬ
январь 0,076 0,044
февраль 0,067 0,053
март 0,066 0,054
апрель 0,066 0,054
май 0,067 0,053
июнь 0,067 0,053
июль 0,068 0,052
август 0,066 0,054
сентябрь 0,067 0,053
октябрь 0,065 0,055
ноябрь 0,066 0,054
декабрь 0,067 0,053
календарныйгод 0,067 0,053
Контрольная карта Шухарта, для альтернативного признака (р-карта) по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период до совершенствования смесеприготовительной системы показана на рис. 2.
В результате были выявлены наиболее значимые и существенные факторы, влияющие на возникновение брака, установлены приоритетные действия, необходимые для решения проблемы. Для анализа и управления технологическим процессом смесеприготовления массового литейного производства применили контрольные карты для количественного признака. Исследовали параметр формовочной смеси «уплотняемость». Отбор проб формовочной смеси для анализа физико-механических свойств производили с ленточного конвейера после
смесеприготовительного агрегата через каждые 30 минут. Лабораторные исследования проводили согласно ГОСТ 23409.13-78 «Смеси формовочные. Метод определения уплотняемости и насыпной плотности». Результаты лабораторных исследований заносили в журнал электронной базы «формовочная смесь». Контрольную карту средних арифметических и размахов строили по данным из электронной базы «формовочная смесь» за исследуемый период.
1. Для каждой подгруппы рассчитывали средние значения X и размахи Я (5, 6) [111.
т> __ у —У
наиб наим >
(5)
(6)
где j (1,2,3...)- номер значения в выборке, п-объем выборки для подгруппы.
2. Вычисляли среднее значение наблюдаемой величины X (7) и средний размах К. (8)
[П]: ___
(7)
где к - число подгрупп.
3. Рассчитывали контрольные границы (9,10,11) [11] и наносили на график пунктирной линией (нижняя (ЬСЬх) и верхняя (11СЬх).
иСЬЕ=вД (9)
иСЬх=Х+АД (Ю)
1ХХХ=Х-А;К5 (П)
где D4 и А2 - константы, зависящие от объема выборки п, использованного при вычислении скользящего размаха в группах, показаны в табл. 2 [11].
доля бракованных отливок в течение года в исследуемом периоде Рис. 2. Контрольная карта Шухарта для альтернативного признака (р-карта) по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период до совершенствования смесеприготовительной системы
Таблица 2
Таблица констант ))4 и А2 для контрольных карт __
п 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4 3,27 2,57 2,28 2,11 2 2,92 1,86 1,82 1,78
А2 1,88 1,02 0,73 0,58 0,48 0,42 0,37 0,34 0,31
Оценка стандартного отклонения индивидуальных значений производилась по формуле
(12) [11]:
(12)
где d2 - коэффициент, зависящий от объема подгруппы, показан в табл. 3 [11].
4. Предварительно проводили оценку статистической управляемости процесса. Положение точек на карте сравнивали с контрольными границами для определения точек, расположенных за этими границами. Построенная контрольная карта средних арифметических и разма-хов по параметру формовочной смеси «уплотняемость» за исследуемый период до совершенствования смесеприготовительной системы приведена на рис. 3. По результатам анализа
46
контрольных карт, проведенного по критериям определения влияния особых причин, видно, что на процесс действовали дестабилизирующие факторы, которые привели к выходу точек за контрольные границы.
Таблица 3
Коэффициент, зависящий от объема подгруппы
п d2 и di
2 1,13 7 2,70
3 1,69 8 2,85
4 2,06 9 2,97
5 2,33 10 3,08
6 2,53
Производство Характеристика Частота выборки 50—60 Предельное Период кален-
ПЧЛ. АФЛ -уллотняемость- ООьем выбора 1 значение 37—47 дарного года
47 4« 46 44
43 42
41
40
»
:•-37
О 30 40 60 «О 104 <30 140 160 «60 300 230 240 240 280
10 20 ЭО 40 50 60 70 80 Ю 100 110 120 130 140 150 160 1Т0 180 1» ICO 210 220 230 240 250 Яй 270 280
™ • Расчетные предельные значения —^ Технологические предельные значения
Хср = 41,47 D, = 3,27 Ej = 2,66 D, = 1,13
Ro " 1.47
Cp = 1,28 C^ = 1.15 P0 = 1.14 P^ = 1.02
Норма > 1,33 Процесс требует напалки
Рис. 3.. Контрольная карта за исследуемый период до совершенствования смесеприготовительной системы
Анализы контрольных карт позволили заключить, что процесс нестабилен, требует
наладки.
5. После проведенных работ по оценке статистической управляемости процесса рассчитывали показатели процесса: индексы воспроизводимости процесса, индексы пригодности процесса.
- индексы воспроизводимости процесса находили по формулам (13,14) [11]:
^ _ USL - LSL
(13)
(14)
- индексы пригодности процесса находили по формулам (15, 16) [11]:
_ USL-LSL
6&Т (15)
(16)
По полученным данным была определена неуправляемость процесса. Для определения причин неуправляемости необходимо было выявить причины, выяснить их природу, не допустить их появления в будущем и тем самым стабилизировать качество отливок.
Чтобы понять основные причины возникновения проблем и устранить их, использовали причинно-следственную диаграмму - диаграмму Исикавы [10].
Применив типовую диаграмму причинно-следственных связей возможных факторов системных причин возникновения дефектов в массовом литейном производстве, определили источники возможных причин и провели их ранжирование по значимости влияния на проблему. Результаты показали, что наиболее важным ключевым направлением для повышения качества является совершенствование процесса смесеприготовления.
С целью совершенствования смесеприготовительного оборудования была проведена работа по модернизации оборудования смесеприготовительной системы. После проведенных работ по совершенствованию процесса смесеприготовительной системы построили
контрольную карту средних и арифметических и размахов по параметру формовочной смеси «уплотняемость» за исследуемый период - после совершенствования смесеприготовительной системы (рис. 4).
Произ&одстео Характеристика Частота выборки 50—60 Г редельное Период кален-
пчл, афл -уплотняемость» Объем выбира 1 значение 37—U7 дарного года
t
i líJJL»lDÍ «fr Ъ* J t ЙКЬтЯЫ
м! ^Г* JV], ¿я í
« m 40 60 № im 13) 140 i бо leo ЭТО ЭТО TW » ■ »
10 Я 3» JO 50 60 7® № 50 100 11» 1И) 130 140 1S0 160 17® НО I» И» 210 ПВ !30 ИО НО ЖО ТТО Kí Í90 300
Расчетные предельные значения Технологические предельные значения
Св - 1,70 Ср, - 1,70 Рд - 1,53
Норма > 1,33 Процесс стабилен
D„ = 3,27 Ej, = 2,66 De = 1,13
Рис. 4. Контрольная карта за исследуемый период после совершенствования смесеприготовительной системы
Сравнительный анализ процесса смесеприготовления по параметру «уплотняемость» за исследуемые периоды «до совершенствования смесеприготовительной системы» и «после совершенствования смесеприготовительной системы» проводился по формуле (17):
Р(сов.смеси) — (Ср(2)/Ср(1)+Срк(2)/Срк(1)+Рр(2)/Рр(1)+Ррк(2)/Ррк(1)) / 4, (17)
где Р(сов.смеси) - результат совершенствования смесеприготовительной системы; Ср(1) и Срвд - индексы воспроизводимости процесса (до совершенствования); Ср(2) и Срк(2) - индексы воспроизводимости процесса (после совершенствования); Рр(1) и Ррк(1) - индексы пригодности процесса (до совершенствования); Рр(2) и Ррк(2) - индексы пригодности процесса (после совершенствования).
Проведенный сравнительный анализ показал, что качество формовочной смеси после совершенствования смесеприготовительной системы улучшилось в 1,4 раза. Соответственно, стабилизация параметра «уплотняемость» формовочной смеси напрямую повлияла на качество отливок. Расчетные характеристики качества отливок, подвергнутых контролю, по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период после совершенствования смесеприготовительной системы, приведены в табл. 4.
По значениям таблицы построили контрольную карту для альтернативного признака за исследуемый период после совершенствования смесеприготовительной системы. Контрольная карта Шухарта для альтернативного признака (р-карта) по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период «после совершенствования смесеприготовительной системы» показана на рис. 5.
Обсуждение. Сравнительный анализ качества исследуемой отливки по дефекту «песчаный засор» за исследуемые периоды до и после совершенствования смесеприготовительной системы проводился по формуле (18):
Р(сов.смеси) = ((и^р.до/ и^р •после .после) +(Рср.до/ Рср.после ))/3, (18)
где Р(сов.смеси) - результат анализа качества исследуемой отливки по дефекту «песчаный засор»; и^р.до - верхняя расчетная контрольная граница до совершенствования смесеприготовительной системы; и^р.после - верхняя расчетная контрольная граница после совершенствования смесеприготовительной системы; LCLр.до - нижняя расчетная контрольная граница до совершенствования смесеприготовительной системы; LCLр.после - нижняя расчетная контрольная граница после совершенствования смесеприготовительной системы; Рср.до - средняя доля бракованных отливок до совершенствования смесеприготовительной системы; Рср.после - средняя доля бракованных отливок после совершенствования смесеприготовительной системы.
Сравнительный анализа показал, что расчетные характеристики качества отливки по дефекту «песчаный засор» после совершенствования смесеприготовительной системы улучшились в 2,6 раза.
Таблица 4
Расчетные характеристики качества отливок по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период после совершенствования смесеприготовительной системы
месяц
по дефекту «песчаный засор»
Доли бракованных отливок за месяц (рр;
январь
0,022
февраль
0,026
март
0,026
апрель
0,026
0,020
0,022
0,018
август
0,026
сентябрь
0,033
октябрь
0,016
ноябрь
0,019
декабрь
0,018
Средняя доля бракованных отливок (Р)
календарный год
0,024
Месяц
Верхняя Ц^
по дефекту «песчаный засор»
Нижняя LCL
январь
0,032
0,016
февраль
0,029
0,019
март
0,030
0,018
апрель
0,029
0,019
0,028
0,020
0,029
0,019
0,033
0,015
август
0,029
0,019
сентябрь
0,028
0,020
октябрь
0,029
0,019
ноябрь
0,028
0,020
декабрь
0,030
0,018
Календарный год
0,030
0,018
июнь
июль
июнь
июль
0,035 0,030 0,025 0,020 0,015 0,010 0,005 0,000 /
У \ иог
у \ р
У \
1.С1.р
// ' / ^ /////
доля бракованных отливок в течение года в исследуемом периоде Рис. 5. Контрольная карта Шухарта для альтернативного признака (р-карта) по дефекту «песчаный засор» за исследуемый период после совершенствования
смесеприготовительной системы
Заключение. В работах [10,12] приведены данные, подтверждающие, что в результате внедрения комплекса мероприятий, разработанных на основе принципов бережливости и включающих разработку и использование контрольных карт для конкретного массового чугунолитейного производства, получен синергетический эффект повышения качества чугунных отливок, выразившийся в снижении суммарного брака по всем дефектам в 2,5 раза. На основании проведенных работ созданы предпосылки для разработки и внедрения программного продукта, решающего вопросы цифровизации литейного производства, легко адаптирующегося к различным технологическим цепочкам и административным структурам предприятия. Данный программный комплекс позволит, при необходимости, вводить дополнительные функции автоматизации контроля производственных параметров качества, оптимизировать логистику и оборотные средства производства без дополнительной нагрузки на рядовых операторов и инженерный персонал, условия работы которых являются ключевыми факторами для эффективности функционирования таких систем.
Список литературы
1. ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. - М: ИПК «Издательство стандартов», 2001. 30 с.
2. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. М.: ИПК «Издательство стандартов», 2001. 26 с.
3. ГОСТ Р ИСО 9004 - 2001. Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности. М.: ИПК «Издательство стандартов», 2001. 52 с.
4. ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М.: ИПК Издательство стандартов. 1999. 36 с.
5. Шухарт У.А. Экономический контроль качества произведенного продукта / Вэн Но-устренд К., Нью-Йорк, 1931. 50 с.
6. Ноулер Л. Статистические методы контроля качества продукции / Л.А. Ноулер [и др.]; перевод с английского. Под редакцией А.М. Бендерского. М.: Издательство стандартов, 1984. 104 с.
7. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 «Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001» (национальный аналог международного стандарта ISO/rR 10017:2003).
8. Григорович А.В. Автоматизированный учет и анализ брака литейных цехов / А.В.Григорович, Б.А.Фоченков // Литейное производство. 2000. №11. С. 16-18.
9. Воронин Ю.Ф., Камаев В.А. Комплексное решение вопросов повышения качества литых заготовок // Литейное производство, 2005. №2. С. 7-11.
10. Фарисов Р.Д., Хайруллин М.Р., Морозов Б.М., Панфилов Э.В., Хакимов И.Ф. Статистические методы управления процессами изготовления отливок в производстве чугунного литья ПАО «КАМАЗ» // Труды XV Международного съезда литейщиков. М.: Российская ассоциация литейщиков, 2021. 386 с.
11. Статистическое управление процессами (SPC). Издано в 1992г., второй тираж -март 1995 г./ Корпорация Крайслер, Форд Мотор компании Дженерал Моторс корпорейшен. Перевод с англ. Н.Новгород: АО НИЦ КД, СМЦ «Приоритет», 1995. 181 с.
12. Фарисов Р.Д., Барданов А.В., Хайруллин М.Р. Анализ работы действующей системы производства массового чугунного литья, выявление и устранение потерь на основе принципов бережливости // Литейщик России. 2019. №3. С. 36-38.
Фарисов Рисун Данифович, канд. техн. наук, главный специалист, risun@mail.ru, Россия, Набережные Челны, ПАО «КАМАЗ»,
Иоффе Михаил Александрович, д-р техн. наук, профессор, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,
Козловский Владимир Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, Kozlovskiy-76@mail.ru, Россия, Самара, Самарский государственный технический университет
CASTING QUALITY CONTROL USING SHUKHART CONTROL CHARTS R.D. Farisov, M.A. Ioffe, V.N. Kozlovsky
An algorithm of actions is proposed for continuous improvement of the process of mass production of castings using Shewhart's control charts. Examples of calculations of quality characteristics of castings and analysis of the results of improving the technological process are given.
Key words: control chart, mass foundry production, quality, casting, defect, improvement.
Farisov Risun Danifovich, candidate of technical sciences, chief specialist, risun@mail.ru, Russia, Naberezhnye Chelny, KAMAZ,
Ioffe Mikhail Alexandrovich, doctor of technical sciences, professor, Russia, Saint-Petersburg, Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnic University,
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, Kozlovskiy-76@mail.ru, Russia, Samara, Samara State Technical University
50
