CC BY
9
Петрич Дмитрий Олегович, канд. техн. наук, доцент, pdo_1985@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского
AUTOMATED TEST EFFICIENCY EVALUATION Ya.N. Gusenitsa, E.R. Mingachev, D.O. Petrich
This paper proposes a methodology for automated evaluation of test effectiveness, based on the calculation of key indicators of the theory of efficiency - effectiveness, efficiency and resource intensity. The technique makes it possible to obtain a numerical assessment of the effectiveness of testing, both a priori, necessary for planning, and a posteriori, required when analyzing the results. Based on the proposed methodology, a program has been developed that allows you to automate the evaluation process. The program allows you to get both a general assessment and an assessment of each of the indicators separately, as well as export and import the entered data and the desired results.
Key words: testing, testing scope, testing cost, evaluation, reliability, completeness, effectiveness, resource, automation.
Gusenitsa Yaroslav Nikolaevich, candidate of technical sciences, docent, head of research department, yaromir226@gmail.com, Russia, Anapa, Military Innovative Technopolis «ERA»,
Mingachev Eldar Rinatovich, senior operator of research company, el_arr@outlook.com, Russia, Anapa, Military Innovative Technopolis «ERA»,
Petrich Dmitriy Olegovoch, candidate of technical sciences, docent, pdo_1985@mail.ru, Russia, Saint-Petersburg, Mozhaisky Military Space Academy
УДК 655.3.062
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-7-188-192
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ УПАКОВОК С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ДВУХСТУПЕНЧАТЫХ ПЛАНОВ
КОНТРОЛЯ
Д.В. Комаров
В статье рассмотрен метод оценки качества упаковочной продукции на примере сувенирных картонных упаковок, основанной на теории искусственных нейронных сетей, приведены результаты расчета двухступенчатых информационных планов контроля для контроля качества упаковок в процессе производства и сравнения с гостовскими планами контроля.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, оценка качества упаковки, двухступенчатые планы контроля.
В настоящее время внешний вид полиграфической и упаковочной продукции, ее эстетические свойства играют важнейшую роль в продвижении товара при перенасыщенном рынке различными видами продукции одного типа [1]. Поэтому особая роль отводится контролю качества тары и упаковочных материалов для упаковывания изделий. При этом на предприятиях, осуществляющих массовый или крупносерийный выпуск продукции, необходимо управление качеством изделий при их производстве перспективными методами и средствами контроля.
Это возможно с помощью математических методов, позволяющих максимально быстро обрабатывать большие массивы входных данных, полученные при контроле изделий. Одним из таких современных эффективных методов является математический аппарат теории искусственных нейронных сетей [2], применение которого в различных отраслях промышленности показано во многих работах [3-5].
Система обработки информации в виде сети заключается в следующем. Сеть состоит из отдельных элементов - нейронов. Каждый такой элемент i = 1,2..П имеет вход и выход. Состояние отдельно взятого нейрона определяется влиянием остальных, как взвешенная линейная комбинация ^ Wjn j их выходов nj . Затем к сумме применяется пороговая функция
g . Подбор весов Wj осуществляется в ходе обучения сети. Обучение сети необходимо проводить в отделе технического контроля предприятия на основе истории качества контролируемых параметров, управление которыми планируется осуществлять. В зависимости от предстоящих задач, перед обучением искусственной нейронной сети выбирают структуру сети. Чаще всего используются такие типы сетей как многослойный персептрон и сеть радиально-базисных функций. После обучения сети в специализированной статистической программе генерируется ее код в виде текста программы на одном из языков программирования. Далее производится его компиляция в файл c расширением .exe рабочей программы (рис. 1).
Рис. 1. Последовательность получения рабочей программы из искусственной нейронной сети: 1 - искусственная нейронная сеть и ее структура; 2 - программа на языке программирования; 3 - компилятор; 4 - рабочая программа
Анализ рынка полиграфической и упаковочной продукции показал, что для сувенирной картонной упаковки наиболее значимыми показателями качества являются качество печати, в данном случае флексографской, на упаковочном материале - картоне, его декоративная отделка и качество конструкции коробки; при этом опираемся на разработанные и регламентированные требования к упаковке из картона [6]. На рис. 2 представлены показатели качества каждой группы значимых показателей при производстве сувенирной картонной упаковки.
_I
Показатели флексографской печати
Растискивание
Неприводка
— Искажение цветопередачи
Потеря контраста
- Считывание штрих-кода
Отсутствие брака
Показатели отделочных процессов
Адгезия лаковой пленки
Уровень глянца
— Стойкость покрытия лака
Способность к скольжению
Показатели потребительских свойств
Линии сгиба коробки
— Оценка прочности корпуса
Оценка прочности крышки
Фиксация элементов упаковки
Четкость тиснения фольгой
Стойкость к истиранию
|—-| Адгезия к поверхности Рис. 2. Группы значимых показателей качества при производстве сувенирной картонной
упаковки
Служба контроля качества предприятия осуществляет оценку количественных и качественных показателей, перечисленных выше с учетом государственных стандартов и технических условий на изготовление упаковки на данном конкретном предприятии. Численные значения входных параметров (х1, ...., х) будут являться исходными данными для построения искусственной нейронной сети. Количество значений каждого входного параметра должно быть получено за длительный промежуток времени с помощью измерений и должно быть достаточным для построения искусственной нейронной сети (не менее 100 значений каждого параметра).
С применением специализированной программы Ыаиъиса осуществляется обучение и построение искусственной нейронной сети. Для этого также необходимо иметь набор выходных значений (у1, ...., уг), соответствующих входным данным х1, ...., хг-. В качестве выходного параметра может выступать комплексный показатель качества упаковки - у.
Полученная искусственная нейронная сеть в виде программного кода загружается в компилятор. В результате этого получается рабочая программа, используемая на рабочем месте контролера (см. рис. 1). Она позволяет получать прогнозные значения параметров качества упаковки после ввода входных данных.
Для получения входных параметров рассматриваемой упаковки, используемых для обучения искусственной нейронной сети, необходимы их измерение и контроль в течение длительного промежутка времени. Поскольку производство упаковки является крупносерийным и массовым, то для решений этой задачи целесообразно использовать не сплошной, а выборочный контроль. Кроме этого наиболее эффективным является использование двухступенчатого выборочного контроля, который имеет ряд преимуществ по сравнению с одноступенчатым контролем [7].
Это преимущество продемонстрируем наглядно с помощью сравнения оперативных характеристик существующего стандарта [8] и предлагаемых планов контроля, полученных с помощью функции оптимального плана контроля [7], которую преобразуем для рассматриваемой упаковки:
¥ {п, с ) = Рр —Хаа —Х0П, (1)
где Рр = 1 — Р - вероятность недопущения ошибки второго рода при производстве упаковки
(риска потребителя); а - вероятность забраковки партии упаковки допустимого качества (риск изготовителя); п - средний объем выборки двухступенчатого плана контроля при гипотезе Но о допустимом качестве партии упаковки; Ха и X о - множители Лагранжа.
При расчете планов контроля необходимо учитывать определенные условия, изложенные в работе [7].
Проведя расчет информационных планов контроля по выражению (1), получим двухступенчатый план контроля. Учитывая производительность оборудования, изготавливающего упаковку, используем объем партии N = 20000 шт. и значение приемлемого уровня дефектности 0,65%. Значения приемочных чисел с = 2, с2 = 4, с3 = 6. Объем выборки первой и второй ступеней контроля соответственно равны П1 = 50, щ = 50 .
Чтобы доказать преимущества и целесообразность применения при контроле качества упаковки двухступенчатых информационных планов контроля взамен гостовских построим их оперативные характеристики, которые приведены на рис. 3, а, б.
а б
Рис. 3. Графики гостовского (а) и двухступенчатого информационного (б) планов контроля
Сравнение оперативных характеристик показывает, что при одном и том же уровне дефектности q вероятность приемки партии £(д) у гостовских планов необоснованно выше, чем у двухступенчатых информационных планов, что приведет к забраковке годных партий упаковки.
Таким образом, использование предлагаемых двухступенчатых информационных планов контроля позволит объективно оценивать качество упаковки, избежать отбраковки годных партий упакованных изделий и улучшить систему контроля качества упаковки в полиграфиче-
190
ских и упаковочных производствах, выпуск сувенирной картонной упаковки, соответствующей установленным требованиям и обеспечивающей повышение потребительского спроса на упакованную продукцию.
Список литературы
1. Пантюхина Е.В., Котляров В.С., Пантюхин О.В. Перспективные технологии изготовления пищевой упаковки: учебник. Тула: Изд-во ТулГУ, 2018. 212 с.
2. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия-Телеком, 2012.
496 с.
3. Благовещенская М.М., Благовещенский И.Г., Назойкин Е.А., Крылова Л.А. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей // Пищевая промышленность. 2015. № 2. С. 42-45.
4. Поезжалова С.Н., Селиванов С.Г., Бородкина О.А., Кузнецова К.С. Рекуррентные нейронные сети и методы оптимизации проектных технологических процессов в АСТПП машиностроительного производства // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2011. Т. 15. № 5 (45). С. 36-46.
5. Пантюхин О.В., Лялин В.М., Тарасова Н.А. Управление качеством изделий массового производства с применением теории нейронных сетей // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2011. № 2. С. 342-347.
6. ГОСТ 33781-2016. Упаковка потребительская из картона, бумаги и комбинированных материалов. [Электронный ресурс] URL: https://internet-law.ru/gosts/gost/63536 (дата обращения: 28.07.2022).
7. Пантюхин О.В. Обеспечение качества изделий массовых производств: монография. Тула: Изд-во ТулГУ, 2021. 210 с.
8. ГОСТ Р ИСО 3951-1-2015 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 1. Требования к одноступенчатым планам на основе AQL при контроле последовательных партий по единственной характеристике и единственному AQL. М., 2015. 72 с.
Комаров Денис Викторович, магистрант, komarovd075@,gmail.com, Россия, Тула, Тульский государственный университет
PACKAGE QUALITY MANAGEMENT USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TWO-STAGE CONTROL PLANS
D.V. Komarov
The article considers the method of assessing the quality of packaging products using the example of souvenir cardboard packages based on the theory of artificial neural networks, the results of calculating two-stage information control plans for controlling the quality of packages during production and comparing them with GOST control plans are presented.
Key words: artificial neural network, packaging quality assessment, two-stage control
plans.
Komarov Denis Viktorovich, masters, komarovd075@,gmail.com, Russia, Tula, Tula State University
