CC BY
74
СТАНДАРТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ КА ЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
УДК 004.94
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОПК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В.Б. Афанасьев, В.М. Медведев, С.Н. Остапенко, Г.В. Палихов, В. А. Мамаев
В статье представлен материал по теории и практике управления качеством продукции в вертикально-интегрированных структурах на примере интегрированной структуры АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». В настоящей статье обоснованы технические решения построения информационной системы предприятий в интересах повышения результативности системы менеджмента качества.
Ключевые слова: качество, надёжность, информационная система, статистика, расчётно-экспериментальный метод.
Актуальность задачи повышения результативности управления качеством оборонной продукции в интегрированной структуре АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей» (ИС Концерна) в целом и, информационного обеспечения процессов и процедур управления на основе инновационных информационных технологий, в частности, обусловлена следующими причинами [1,2]:
- отсутствием в системе менеджмента качества (СМК) ИС Концерна формализованного, нормативно-регламентированного механизма управления качеством и надёжностью изделий оборонной продукции (ИОП).
- широким спектром ИОП и наличием предприятий имеющих разную отраслевую принадлежность [3].
- сохраняющейся негативной тенденцией с качеством выпускаемой оборонной продукции выражающейся в увеличении количества документально оформленных претензий и связанной с этим необходимостью обеспечения достоверных оценок показателей качества и надёжности на всех стадиях жизненного цикла (ЖЦ) ИОП.
- определяющей ролью стадии ЖЦ «производство» в обеспечении безотказной, в пределах заданных требований, эксплуатации ИОП у Заказчиков и Потребителей.
- необходимостью ранжирования предприятий, входящих в ИС Концерна, по совокупности показателей результативности производственных процессов и процессов СМК в интересах размещения заказов на производство ИОП и принятие эффективных мер по обеспечению их качества в соответствии с требованиями.
Для оценки и контроля состояния предприятий ИС Концерна по вопросам качества и надёжности выпускаемой продукции, разработан, внедрён для апробации и методически обеспечен комплексный подход, базирующийся на показателях результативности системы управления качеством и надёжностью продукции, в виде вектора состояния Кдо(?) [4], который рассчитывается по формуле (1).
Кдо(0 = {£дцо(0;Япс(0; Явх(0; Ртс(0; Якур(?); Ясмк(?)} , 1еТ (1)
где Т - период оценки; Кддо^) - комплексный коэффициент дефектности предприятия по совокупности выпускаемых ИОП; Кпс^) - показатель результативности производственной системы; Квх^) -показатель результативности процесса входной контроль; Ртс(?) - показатель результативности технологической системы предприятия; ^кур(?) - показатель квалификационного уровня персонала; ^смк(?) - показатель результативности СМК предприятия.
Исходной информацией для оценки перечисленных показателей являются статистические данные о зафиксированных и задокументированных дефектах, нарушениях, несоответствиях при производстве и эксплуатации изделий ИОП, в том числе рекламационные акты, межцеховые рекламационные ак-
ты, карты учёта дефектов, акты возврата продукции, сообщения о неисправностях, акты учёта брака, протоколы исследования отказов и др. Информация структурируется согласно иерархического множества объектов, процессов, причин, фактов, определяющих в итоге показатели качества и приоритетность мероприятий по повышению качества ИОП и результативности деятельности в сфере управления качеством [1].
Для построения в рамках СМК предприятия результативной системы управления качеством и надёжностью ИОП наиболее важной и значимой является задача эффективного взаимодействия автоматизированной информационной системы предприятия (АИСП) с внешней автоматизированной информационной системой учета претензий и анализа качества ИС Концерна на всех стадиях и этапах ЖЦ ИОП.
Главным инструментом в обеспечении и достоверности оценок показателей качества ИОП и эффективности СМК является именно АИСП предприятия.
Анализ, проводившийся в рамках инспекторских проверок (комплексных; локальных, по отдельным процессам СМК; целевых, по отдельным изделиям или по отдельным технологическим процессам) предприятий показал, что в функционирующих на предприятии автоматизированных системах управления производством, как правило, отсутствуют информационная среда и современное программное обеспечение, позволяющие результативно решать поставленную задачу по управлению качеством и надёжностью выпускаемой продукции.
В этой связи, в первую очередь прорабатывался вопрос построения АИСП на основе специализированной базы данных предприятия и формирования ключевого информационно-технологического тренда развития инструментов СМК.
В итоге АИСП должна обеспечивать решение задач как по оценке и анализу показателей качества и надёжности собственной оборонной продукции, так и по контролю качества и надёжности комплектующих изделий и изделий электронной компонентой базы (ЭКБ), приобретаемых по аутсорсингу для производства основной продукции, а также обеспечивать разработку и оценку результативности мероприятий и управленческих решений по повышению качества и надёжности продукции.
Информационные потоки о качестве и надежности ИОП, технологических процессов должны обеспечивать связь, как между внутренними структурами предприятия, так и с внешними объектами, в том числе с департаментом управления качеством (ДУК) Концерна, осуществляющим координацию деятельности по управлению качеством в ИС Концерна.
Работа по внедрению в СМК предприятия АИСП, разработанной на основе инновационного программного обеспечения с применением аналитических расчётных модулей для автоматизированной оценки показателей качества и надёжности продукции на основе специализированной базы данных (БД) проведена в несколько этапов.
На первом этапе (2016 г.) был проведён детальный анализ процессов обработки и использования статистической информации о безотказности выпускаемой продукции, что позволило структурировать модель БД АИСП. Архитектура АИСП разрабатывалась с учётом требований ДУК Концерна, в том числе с использованием вектора состояния анализируемых объектов, интегрирующем в себе основные показатели качества [5].
Для хранения данных в БД АИСП была выбрана документно-ориентированная система управления базами данных MongoDB, являющаяся свободно-распространяемой высокопроизводительной системой с открытыми исходными кодами, реализованной в 2014 году на языке С++ компанией MongoInc.
В основе системы лежит использование вместо таблиц массивов JSON-подобных документов, позволяющих более удобно и эффективно моделировать данные с гибким набором полей. Хранение данных в коллекциях без определённой схемы позволяет избежать затратных по времени операций типа ALTER_TABLE добавления колонки к таблице в классических SQL базах, что позволяет новой системе добавлять дополнительные поля к некоторым документам «на лету». Для повышения эффективности обработки запросов по мере увеличения объема хранения данных, система позволяет использовать механизм шардирования (разнесения базы данных по нескольким серверам). Для отказоустойчивости система использует реплицирование (создание и поддержание нескольких копий данных в актуальном состоянии). Кроме того, реплики данных могут использоваться для повышения производительности обработки запросов по чтению данных (чтение из различных реплик).
Благодаря этим механизмам, а так же документно-ориентированной структуре данных, система обеспечивает наилучшую производительность при обработке большого числа запросов по чтению данных, что согласуется с направлениями её применения в текущей модели - построения большого числа отчетов и визуализации хранимых данных.
Данные от независимых экспертов [6] по сравнению производительности MongoServer и, к примеру, SQL server 2008, демонстрируют более быстрое выполнение запросов типа вставки объекта в 30-50 раз, запросов получения данных из базы в 3-5 раз, и запросов обновления данных в 5-8 раз. Для тематической работы с системой был реализован веб-интерфейс на языке программирования Python, обладающим большим числом подключаемых модулей, в том числе математических, в первую очередь статистической обработки дискретных и непрерывных случайных величин, характеризующих показатели безотказности выпускаемых технических средств [3, 5].
На втором этапе (2017 - 2018 гг.) было проведено наполнение БД и её опытная эксплуатация. В целях проверки принятых решений по построению архитектуры БД и программного обеспечения АИСП результаты работы представлялись для обсуждения в научных коллективах ОПК и МО РФ. Результаты опытной эксплуатации оценены положительно [2].
АИСП позволила полностью или частично автоматизировать следующие, обязательные в рамках комплексной системы управления качеством и надёжностью ИОП ИС Концерна действия: формирование и предоставление в ДУК Концерна интегрированных форм оценки качества ИОП, быстрое составление текущих справок по оценкам показателей качества и надёжности выпускаемых ИОП и комплектующих изделий (КИ), без дополнительных трудозатрат.
На третьем этапе осуществлена разработка и ведётся апробация математического модуля оценки показателей качества и надёжности ИОП и КИ расчётно-экспериментальным методом [7], основанном на средней наработке (T), количестве произведённых ИОП (N), числе (k) дефектов (отказов), зафиксированных и задокументированных за анализируемый период (T).
Время наработки каждого изделия (Т) за период производства, испытаний и эксплуатации разбивается на циклы, каждый продолжительностью, соответствующей времени работы изделия при применении по назначению (Tp), для которого оценивается показатель безотказности. Количество циклов (n) соответственно определяется из соотношения: n = T/ Tp.
Принимается, что циклы представляют независимые испытания, в этом случае допустимо применение биномиального распределения случайной величины k и определение нижней (Рн) и верхней (Рв) границ доверительного интервала вероятности безотказной работы решением уравнений (2) и (3):
S-fiT^ *d - Рн)' * РП- =1 - « (2)
i=о i!*(n - i)!
*(1 - Рв У * РГ = 1 - а' (3)
i = ki!*(n - 0!
где а - доверительная вероятность.
Численное решение каждого из приведенных выше уравнений производится при помощи функции brentq из библиотеки языка Python SciPy, производящей решение при помощи комбинированного метода Дэккера и Брэнта [8].
Объекты внутри БД хранятся в виде коллекций (массивов), каждый из которых представляет собой группу документов. Две основные группы - products_collection и subproducts_collection отвечают за хранение основной информации об отказах базовых и комплектующих изделий. В виде отдельных массивов хранятся:
- массив сведений о дефектах(отказах) базовых изделий (БИ), выпускаемых предприятием;
- массив сведений о дефектах(отказах) комплектующих изделий;
- массивы наименований БИ и КИ;
- массив наименований Заказчиков (Потребителей) ИОП производимых предприятием;
- массив наименований Поставщиков (Производителей) КИ и ЭКБ;
- массив сканов первичных документов по дефектам (отказам) и произведённых мероприятий по восстановлению работоспособности ИОП.
Сопутствующие первичные документы храниться в виде массивов прикреплённых словарей к базовым и комплектующим изделиям.
База данных структурирована по календарным датам событий, типам изделий, заказчикам (потребителям), предприятиям поставщикам КИ, этапам ЖЦ, видам воздействий на изделия, характеру дефектов (отказов). Это позволяет обрабатывать и анализировать материал по группам с формированием требуемых отчётов, экспортировать материалы в другие информационные системы в формате Excel, а также проводить оценку текущего уровня показателя качества и надёжности ИОП для этого, в базу интегрированы инструменты расчётов вероятности безотказной работы (ВБР) и частоты отказов. Схема архитектуры БД АИСП представлена на рис. 1.
Формат хранения информации о событиях отказов выпускаемой продукции и покупных комплектующих изделий подробно представлен в [2, 9, 10]. Следует отметить, что внутри информации о каждом комплектующем изделии может храниться множество документов. Представленная архитектура построения БД АИСП вместе с инновационными программными технологиями обеспечивает гибкое структурное развитие системы.
Часть полей БД сформирована с использованием списочных данных, что обеспечивает выборку информации по заданным критериям при построении специализированных отчётов. Порядок фиксации, учёта и обработки, а также анализ информации реализован в соответствии с [11, 12], а также в соответствии со стандартами ИС Концерна и предприятия по вопросам рекламационной работы и исследованию дефектов (отказов), учитывающими особенности производственного процесса предприятия [2, 6].
Правильность и актуальность технических решений по выбору архитектуры БД АИСП косвенно подтверждается аналогичными результатами разработки компанией Raytheon (США) проекта под названием DREAMachine (Defect/Test Reduction Empoweredby Analyticsand Machine Learning), имеющей в своей основе модульную архитектуру для достижения большей точности в оценках надёжности и глубокого понимания процессов на уровне систем [13].
В связи с проблемами использования базовых моделей системы 1С, связанными с необходимостью достаточно серьёзного реинжиниринга, что значительно увеличивает стоимость и сроки разработки АИСП, в процессе работы использованы более современные и эффективные информационные продукты. Это позволило сформировать модель структуры БД в соответствии с действующими на предприятии форматами технологических процессов и нормативных требований без деформации сложившегося производства, что, в свою очередь, обеспечило ускоренное внедрение программного продукта, в том числе за счёт снижения информационных рисков, связанных с противодействием новациям со стороны персонала предприятия, обусловленного человеческим фактором [14].
Таким образом, в процессе разработки и продвижения новой АИСП, одновременно с использованием программных продуктов нового поколения, был реализован инновационный информационно -технологический подход к моделированию, программированию и структуризации элементов СМК.
Данное обстоятельство подтверждает новизну информационно-технологического метода, предложенного для оцифровки производственных процессов и процессов СМК на предприятиях ИС Концерна.
Особенно актуальна рассмотренная АИСП для предприятий, на которых отсутствует система автоматизированного учёта статистической информации о дефектах (отказах) в процессе ЖЦ ИОП и не реализована информационная поддержка выработки управленческих решений. Одновременно с этим, предложенная АИСП с элементами софт-роботизации для оценки и статистического анализа показателей качества и надёжности, а также стоимостных и временных показателей ремонта и технического обслуживания представляет значительный интерес для предприятий имеющих только систему учёта рекламаций без аналитического модуля контроля качества и надёжности ИОП.
Обработка первичной статистической информации по качеству и надёжности ИОП с использованием представленного информационного ресурса на основе известных методов [3, 11, 12, 15] позволяет:
- проследить и проанализировать, в том числе: причинно-следственные связи дефектов (отказов), возникающих на различных этапах ЖЦ изделий;
- принимать обоснованные решения по вопросам, связанным с мероприятиями по выявлению и устранению причин дефектов (отказов), определению характера дефектов (отказов), а также при определении количественных значений показателей качества продукции.
В качестве примера использования БД АИСП в табл. 1, 2, 3 и на рис. 2 и 3 представлено распределение дефектов ЭКБ по годам выпуска и оценка качества и надёжности приборов МТ-401М, разработки и производства АО «НИИ Полюс» и «ПАО Тамбовский завод Электроприбор».
Табл. 1 показывает эффективность тренировочных мероприятий, проводимых на предприятии. Увеличение глубины входного контроля должно быть оценено дополнительно с учётом технико-экономических показателей.
Рис.2 и табл. 2 позволяют сделать вывод об улучшении технологий производства датчика МТ-401М. Опытная технология изготовления 2010 года была доработана в 2012 и 2015 гг.
Таблица 1
Распределение отказов ЭКБ 2016-2018 гг. выпуска
Год выпуска Доля отказов ЭКБ от общего числа отказов Распределение отказов ЭКБ по этапам жизненного цикла
Отказы на вход- Отказы в Отказы в
ном контроле производстве эксплуатации
2016 8,6 % 12,5 % 81,3 % 6,3 %
2017 9,1 % 6,9 % 79,3 % 13,8 %
2018 7,7 % 0,0 % 80,0 % 20,0 %
Итого 8,5 % 6,2 % 80,0 % 13,8 %
С целью получения более точного представления о достигнутом уровне надёжности изделий была проведена оценка плотности распределения ВБР для непрерывной случайной величины по методу Байеса [16]. Результаты, представленные в табл. 3, позволили провести сравнительные, статистически подтверждённые (для заданных уровней доверительной вероятности) оценки результативности производственных процессов по выпуску приборов МТ-401М различных поставщиков, а также динамику интервальных оценок вероятности безотказной работы, отражающую эффективность принимаемых для повышения надёжности мероприятий и оценки их достаточности.
Для повышения результативности СМК предприятия проводится внедрение методов контроля качества и надёжности выпускаемой ИОП с использованием АИСП, в том числе, мониторинг статистической информации с контролем сроков исполнения графиков производственных и рекламационных мероприятий, проведение оценки показателей качества и надёжности ИОП собственного производства и КИ [17], обоснование и формирование управленческих решений и мероприятий по обеспечению выпуска ИОП соответствующих требованиям по безотказности.
Рис. 1. Схема архитектуры БД АИСП
Рис. 2. Изменение дефектности приборов МТ-401М с улучшением технологии производства
Рис. 3. Плотности распределений ВБР изделия МТ-401М за 2016-2018 годы
7
Таблица 2
Дефектность изделий МТ-401М производства за 2016 - 2018 годы
Поставщик Коэффициент дефектности Кд*, годы, стадии ЖЦ
2016 2017 2018
Производство Эксплуатация Производство Эксплуатация Производство Эксплуатация
АО "НИИ Полюс" 4.2% 0.0% 10.1% 1.0% 0.0% 0.0%
ПАО "Электроприбор" 6.8% 0.6% 2.9% 0.0% 4.7% 0.0%
* Кд - отношение количества зафиксированных дефектов к общему количеству изделий, находящихся под наблюдением на стадиях ЖЦ
Таблица3
Надежность изделий МТ-401М за 2016-2018 годы
Вероятность безотказной работы за время, t'раб
Поставщик 2016 2017 2018
АО "НИИ "Полюс" 0,997<РОдаб)<1 0,996<Р^раб)<0,9999 0,998<Рараб)<1
ПАО "Электроприбор" 0,995<Р^раб)<0,9998 0,998<Р^раб)<1 0,9985<Р^раб)<1
Все изделия 0,998<Р^раб)<0,9997 0,998<Р^раб)<0,9999 0,999<Р^раб)<1
Результаты работы по созданию БД АИСП оформлены и зарегистрированы в Федеральной службе интеллектуальной собственности, свидетельство №2018620285 о государственной регистрации БД правообладателя АО «ГосНИИП».
Реализованный на основе БД АИСП методологический подход к обработке и анализу производственной и эксплуатационной информации по безотказности позволяет фиксировать угрозу потенциально опасных изменений показателей надёжности, своевременно реагировать на них, применяя технические и управленческие решения, что, в целом, позволяет рассматривать созданную АИСП как полномасштабную систему поддержки принимаемых решений СМК предприятий ИС ОПК.
Полученные положительные практические результаты использования и интеграции БД АИСП предприятия с АИСАК Концерна, позволили включить новую АИСП в планы по внедрению на других предприятиях Концерна в рамках реализации пилотных направлений по управлению качеством и надёжностью ОП.
Разработка и применение элементов программной роботизации (софт - роботизации) позволяет повысить результативность СМК за счёт существенного снижения расходов людских и временных ресурсов на контроль качества продукции.
Применение инновационного информационно-технологического подхода вместе с применением программных продуктов нового поколения подтверждает научную и практическую новизну метода, оцифровки процессов СМК на предприятиях ИС ОПК.
Список литературы
1. Остапенко С.Н., Палихов Г.В., Протасьев В.Б., Юдин С.В. Управление качеством в вертикально интегрированных структурах ОПК. Интеграция систем менеджмента качества и АСУТП. Вестник ВКО, 2019. Вып. 2(22). С. 99 - 109.
2. Афанасьев В.Б., Медведев В.М. Разработка и развитие информационно-технологического обеспечения системы управления качеством и надёжностью предприятий военно-промышленного комплекса // Научно-технические проблемы обеспечения надёжности образцов вооружения военной и специальной техники и пути их решения: Сб. трудов научно-технической конференции. М.: Изд. Типография 3ЦНИИ МО РФ, 2018. - С. 112-114.
3. Сухорученков Б.И. Методы контроля безотказности. М.: Изд-во. Вузовская книга, 2017. -
329 с.
4. СТ ИС КОНЦЕРН ВКО 02.1-102-2019. Система стандартов интегрированной структуры АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». СМК. Оценка комплексного показателя результативности системы управления качеством и надежностью продукции предприятий-изготовителей оборонной продукции. М.: АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». 2019. - 17 с.
5. СТ ИС КОНЦЕРН ВКО 02.1-105-2019. Система стандартов интегрированной структуры АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». СМК. Оценка единичных, комплексных и обобщённых показателей качества и надежности изделий оборонной продукции. М.: АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». 2019. 42 с.
6. Wu C. M., Huang Y. F., Lee J. Comparisons between mongodb and ms-sql databases on the twc website // American Journal of Software Engineering and Applications. - 2015. - Т. 4. №. 2. P. 35-41.
7. СТО 689.54 - 2018. Методы оценки надёжности и общие правила их применения. М.: АО «ГосНИИП», 2019. С. 44 - 54.
8. Brent, R. P., Algorithms for Minimization Without Derivatives. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1973. Ch. 3-4.
9. Афанасьев В.Б., Медведев В.М. Развитие информационно - технологического обеспечения системы управления качеством и надёжностью предприятий ВПК: III научно-техническая конференция «Математическое моделирование, инженерные расчеты и программное обеспечение для решения задач ВКО": Тезисы докл. М.: Концерн ВКО «Алмаз-Антей», 2018. С. 40.
10. Афанасьев В.Б., Медведев В.М., Остапенко С.Н., Палихов Г.В. Развитие информационно -технологического обеспечения системы управления качеством и надёжностью предприятий ВПК // Перспективные системы и задачи управления: Сб. материалов XIV Всероссийской научно-практической конференции и X школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах». Ростов-на-Дону - Таганрог: Изд. Южного федерального университета, 2019. С. 45 - 53.
11. ГОСТ РВ 15.703-2005 СРПП ВТ. Порядок предъявления и удовлетворения рекламаций. Основные положения. М.: Стандартинформ. 2006. С. 3 - 12.
12. ГОСТ РВ 51030-97 Комплексы ракетные и космические. Порядок организации и проведения рекламационных работ. - М.: Издательство стандартов, 1997. С. 2 - 32.
13. Электронный ресурс компании Raytheon (США) [Электронный ресурс] URL:
https://www.ravtheon.com/sites/default/files/technologvtodav/2018/issue1/wp-content/uploads/_2018/
08/Raytheon TechnologyToday Issue1 2018.pdf (дата обращения: 09.09.2019).
14. Михайлов Ю. М. Кандидатская диссертация. Властные коммуникации и фактор риска в сетевом обществе: социально-философский анализ [Электронный ресурс] URL: http://avtoref.mgou.ru/new/d212.155.08/Mihailov/diss.pdf (дата обращения: 09.09.2019).
15. Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1998. С. 39 - 40.
16. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Едиториал УРСС, 2005. 448 c.
17. Афанасьев В.Б., Воробьёв Т.К., Мамаев В.А., Медведев В.М. Инновационное программное и математическое обеспечение в системе управления качеством предприятий ВПК // Проблемы эффективности и безопвсности функционирования сложных технических и информационных систем: Сб. трудов XXXVIII Всероссийской научно-практической конференции. Часть 4. Серпухов: Филиал Военной академии РВСН имени Петра Великого, 2019. С. 60-64.
Афанасьев Виктор Борисович, начальник отдела надёжности, vicbor54@bk.ru, Россия, Москва, АО «ГосНИИП»
Медведев Владимир Михайлович, д-р техн. наук, доцент, генеральный директор, corund@gosniip.ru, Россия, Москва, АО «ГосНИИП»
Остапенко Сергей Николаевич, д-р техн. наук, профессор, представитель руководства по СМК, quality@almaz-antey.ru, Россия, Москва, АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей»
Палихов Генадий Вадимович, заместитель начальника инспекции по качеству, gpalixov@mail.ru, Россия, Москва, АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей»
Мамаев Владимир Алексеевич, инженер-математик, vova_kirov@mail.ru, Россия, Москва, АО «ГосНИИП»
THE MANAGING QUALITY OF PRODUCTS AT THE ENTERPRISES OF THE DEFENSE INDUSTRY USING
INNOVATIVE TECHNOLOGIES
V.B Afanasiev, V.M. Medvedev, S.N. Ostapenko, G.V. Palihov, V.A. Mamaev
The article presents material on the theory and practice of product quality management in vertically integrated structures using the integrated structure of JSC «Almaz-Antey» as aa example. Techhical solutions for building the information system of a quality management system are justified in this article.
Key words: quality, reliability, information system, statistics, settlement-eaperimental method.
Afanasiev Victor Borisovich, head of reliability department of JSC «GosNIIP», aichbr554@,bk.ru, Russia, Moscow,
Medvedev Vladimir Mikhailovich, doctor of technical sciences, associate professor, general director of JSC «GosNIIP» сhr5ndd¡b,goroiip.r5, Russia,Morohw,
Ostapenko Sergey Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, representative of the management of the TQM of JSC «Almaz-Antey» qqnlilv(V@Jalmpm-antev. ru, Russia, Moscow,
Palikhov Genady Viktorovich, deputy head of quality inspection of JSС «Almaz-Antey», gpalixov@mail. ru, Russia, Moscow,
Mamaev Vladimir Alekseevich, engineer-mathematician of the Reliability Department of JSC «Gos-NIIP» vvoa_kiroo(cp,mail. ru, Russia,Moscow.
УДК 531.711
СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ КАЛИБРОВКИ КОНЦЕВЫХ МЕР ДЛИНЫ, ВЫПОЛНЕННОЙ НА РАЗЛИЧНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ УСТАНОВКАХ
Д.Б. Белов, С.И. Соловьев, Т.А. Воеводина
Предложена методика сравнения результатов калибровки концевых мер длины, выполненной на различных измерительных установках.
Ключевые слова: концевые меры длины, калибровка, сравнение результатов.
Концевые меры длины (КМД) являются одним из важных элементов метрологического обеспечения любого машиностроительного предприятия. Согласно государственной поверочной схеме для средств измерений длины плоскопараллельные КМД служат основными рабочими эталонами для передачи размера от эталона единицы длины до рабочих средств измерений, а также для контроля размеров изделий в машиностроении [1].
В настоящее время достаточно актуальной является задача, которая заключается в повышении эффективности процедуры калибровки (поверки) КМД с меньшими временными затратами и обеспечении ее необходимой точности. калибровка (средств измерений): В соответствии с [2] под калибровкой средств измерений понимается совокупность операций, устанавливающих соотношение между значением величины, полученным с помощью данного средства измерений и соответствующим значением величины, определенным с помощью эталона с целью определения метрологических характеристик этого средства измерений.
Сейчас на российском рынке предлагается достаточное количество современного зарубежного и отечественного оборудования для калибровки (поверки) КМД.
В данной работе будет предложена методика сравнения результатов калибровки, выполненной на различных измерительных установках.
Для этого воспользуемся методикой сравнения двух средних значений при известных дисперсиях, изложенной в [3].
Будем проводить сравнение результатов поверки одного и того же набора КМД, полученных с помощью двух поверочных установок прибора для поверки концевых мер длины плоскопараллельных «Микрон-04» и измерительной установки «КИТ КМД».
Результаты поверки набора из десяти КМД на этих поверочных установках приведены в табл.
1.
Здесь Шп0в - выходная характеристика, которой является отклонение от номинальной длины поверяемой меры, мкм.
Результаты поверки набора из десяти КМД
Таблица 1
Номинал КМД А1пов Микрон, мкм Ыпов КИТ КМД , мкм
1,000 0,1 0,1
1,001 0,1 0,0
1,002 -0,2 -0,2
1,003 -0,1 -0,3
1,004 0,2 0,2
1,005 0,1 0,0
1,006 0,0 0,0
1,007 -0,1 -0,1
1,008 0,4 0,3
1,009 0,2 0,1
