Научные основы комплексной автоматизации и моделирования характеристик технологических процессов в системе контроля качества продукции промышленного производства

• Автор: Ивахненко, Андрей Михайлович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 293 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ И ХАРАКТЕРИСТИК ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
1.1. Проблемы и технологии построения интегрированных информационных систем контроля качества.
1.2. Методология построения аналитических моделей системы контроля качества на основе карт контроля качества

1.2.1. Методики оценки качества на основе типовых контрольных карт

1.2.2. Методы и модели построения систем контроля качества продукции и

параметров технологических процессов.

1.3. Процессноориентированная методика реорганизации производственных процессов

1.3.1. Методика обследования предприятия.

1.3.2. Структура и основные стадии реорганизации производства

1.3.3. Процессноориентированные модели существующего и
реорганизованного предприятия
1.4. Модели представления знаний в системе контроля качества.
1.4.1. Логические модели.
1.4.2. Сетевые модели
1.4.3. Объектные модели
1.4.4. Продукционные модели
1.5. Принципы создания систем поддержки принятия решений по
управлению качеством.
Выводы по главе
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ КАЧЕСТВА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ.
2.1. Организационная структура асфальтобетонного завода
2.2. Контроль качества продукции АБЗ.
2.3. Сравнительный анализ алгоритмов расчета контрольных пределов для кар контроля качества
2.4. Разработка интегральных критериев контроля качества.
2.5. Классификация пригодности агрегатов на примере механизмов вращательного действия
2.6. Разработка методов классификации качества и пригодности технологических процессов.
2.7. Использование карт Парето в задачах классификации качества
2.8. Многокритериальная оптимизация и процедуры принятия решений
управления качеством
Выводы по главе 2.
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕХОДНЫХ РЕЖИМОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ.
3.1. Задачи анализа переходных режимов оценок контроля качества
3.2. Взаимосвязь характеристик условнонестационарных процессов оценки качества
3.3. Дискретная модель процесса управления качеством
3.4. Диффузионное приближение управляемого процесса.
3.5. Оценка сходимости управляемого процесса
3.6. Адаптивный алгоритм вычисления доверительных границ соответствия параметров продукции заданному качеству.
3.7. Прогнозирование временных рядов оценки качества
Выводы по главе 3.
4 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯМ И ПРАВИЛ ВЫВОДА В ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.
4.1. Разработка моделей экспертного оценивания качества промышленных изделий.
4.2. Модель латентноструктурного анализа в системе экспертного оценивания
4.3. Модели латентного профиля с двумерным распределением.
4.4. Гипотетические и практические .примеры кластеризации на основе латентноструктурного анализа
4.4.1. Гипотетический случай двух классов экспертов при оценке качества технологического процесса
4.4.2. Практический случай двух классов экспертов при оценке качества, технологического процесса.
4.4.3. Гипотетический случай трех классов.
4.4.4. Сравнительный анализ результатов моделирования классификации экспертов
4.5. Модели темпоральных логик в устранении причин потери качества
4.6. Модели представления знаний для динамических систем управления
качеством
4 Модели на основе логики умолчаний
4.6.2. Модели на основе временной логики с часами
4.6.3. Вывод в динамической среде.
Выводы по главе 4.
5. МЕТОДИКА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ И ПАРАМЕТРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В НЕПРЕРЫВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ЦИКЛЕ
5.1. Интерпретации результатов карт контроля качества.
5.1.1 Интерпретации результатов.Хкарты.
5.1.2. Оценка пригодности процесса
5.1.3 Задание причин и действий.
5.1.4. Вычисление параметров карты для различных наборов выборок
5.1.5. Построение карт скользящего среднего
5.1.6. Построение карт отдельных наблюдений и скользящих размахов
5.2. Семантическое моделирование данных с применением элементов теории категорий
5.2.1. Модель данных на основе теории категорий
5.2.2. Операции в категорной модели
5.2.3. Реляционная и категорная доменноориентированная модели данных
5.2.4. Основные признаки категорной доменноориентированной модели
5.2.5. Связь между реляционной и категорной доменноориентированной моделями данных
5.2.6. Категорная модель данных и проектирование открытых информационных систем
5.3. Структура и инструментальные средства системы экспертного оценивания качества продукции
5.4. Система мониторинга результатов экспертного оценивания
Выводы по главе
Основные выводы и результаты работы
Литература


Примером может служить ситуация, когда число претензий потребителей или случаев возврата изделий может быть получено только по итогам месяца, тем не менее, существует необходимость в проведении текущего анализа этих данных для выявления ухудшения качества продукции. В случае контрольных карт для непрерывных переменных часто возникает необходимость включить в итоговый вывод результатов анализа гак называемые индексы пригодности процесса. Индексы пригодности процесса выражают в виде отношения, какая часть изделий, производимых в рамках текущего производственного процесса, по своим характеристикам попадает в определенные технологами пределы в частности, в инженерные допуски. ВГС и НГС соответственно, верхнюю и нижнюю границы плановой спецификации инженерные допуски. Нели распределение контролируемой характеристики качества или переменной подчиняется нормальному закону, и процесс абсолютно точно центрировав т. В случае нецентрированного процесса, вместо рассмотренного выше индекса используется уточненный индекс Срк . Для пригодного процесса индекс Ср должен быть больше 1. Это означает, что для того, чтобы можно было ожидать попадание более всех выпущенных изделий в рамки приемлемых инженерных спецификаций, величина интервала между контрольными пределами плановых спецификаций должна превышать 6 сигма. Методология Шесть Сигма базируется на хорошо обоснованных статистических методах управления качеством, простых и продвинутых процедурах анализа данных, в сочетании с систематическим обучением персонала на всех уровнях организации. Методология Шесть Сигма пользуется широкой популярностью, т. Истории успеха применения концепции Шесть Сигма в больших корпорациях получили широкую огласку и впечатлили многих руководителей предприятий. Термин Шесть Сигма отражает статистическую цель данного подхода, а именно стремление достичь пренебрежимо малого числа дефектов. Число дефектов соответствует вероятности, ассоциированной со значением скорректированным шесть сигма для нормальной кривой применяя кривую нормального распределения, Шесть Сигма стремится отнести дефекты и проблемы с качеством к самым кончикам хвостов данного распределения, делая тем самым брак очень редким исключением для процесса, который, в итоге, работает практически без дефектов. Для достижения данной цели Шесть Сигма, процесс не должен выдавать более, чем 3. Шесть Сигма допускает сдвиг в 1. Ввиду вышесказанного, наиболее часто применяемый инструмент в концепции Шесть Сигма это Калькулятор Шесть Сигма, который рассчитывает число дефектов, соответствующих одна, две,. В дополнение к этому,
имеется широкий выбор гораздо более сложных аналитических средств, рекомендуемых подходом Шесть Сигма на последовательных этапах реализации методологии, в зависимости от природы процесса. Эффективность концепции Шесть Сигма основана на е эмпирическом управляемом данными подходе процедура акцентирована на использование количественных данных о том, как работает система. Процесс реализации так называемого Проекта улучшения качества в рамках концепции Шесть Сигма можно условно разделить на. Определить. Фаза Определить направлена на определение целей проекта и выявление ключевых вопросов на которые необходимо обратить внимание, чтобы достичь большего уровня сигма. Измерить. Цель фазы Измерить стратегии Шесть Сигма собрать информацию о текущем положении дел, получить ключевые данные о производительности процесса и оценить масштабы проблем. Анализировать. Цель этапа Анализировать концепции Шесть Сигма выявить основные причины проблем с качеством и подтвердить результаты с использованием соответствующих средств анализа данных. Улучшить. Цель фазы Улучшить применение специальных средств устранения проблем основных причин, выявленных на предыдущем этапе Анализировать. Управлять. Цель этапа1 Управлять оценить результаты предыдущей фазы Улучшить и наблюдать затекущим процессом. Существует модификация последовательности стадий Шесть, Сигма I, которая называется V и применяется при проектировании новых процессов. В последовательности стадий V фаза Определить идентична одноименному этапу из 1 фаза Измерить направлена на оценивание потребностей клиента иили рынка, стадия.