автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Информационные планы статистического приемочного контроля в массовом производстве

На правах рукописи

ЮДИН Александр Сергеевич

Информационные планы статистического приемочного контроля в массовом производстве

Специальность: 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством

продукции

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва - 2004

Работа выполнена на кафедре математического моделирования в Тульском государственном университете

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор Желтков Владимир Иванович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Шильдин Вячеслав Витальевич; доктор технических наук, профессор Анцев Виталий Юрьевич

Ведущая организация:

ОАО ПО «Тульский патронный завод»

Защита диссертации состоится «21» декабря 2004 г. в_

час. в

ауд.

_на заседании диссертационного совета Д 212.200.01 Рос-

сийского государственного университета нефти и газа им. И.М.Губкина (119991, Москва, ГСП-1, Ленинский проспект, 65).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГГУ нефти и газа им. И.М. Губкина.

Автореферат разослан ноября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

к.т.н., доцент Чернова Т.А.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Повышение качества российских товаров и услуг приобретает особое значение в условиях преобразований, проводимых в России, и является одним из условий экономического роста и выхода отечественных производителей на мировой рынок. Это позволит достичь следующих целей: сделать конкурентоспособными продукцию и услуги на внутреннем и внешнем рынках; удовлетворить спрос населения в качественной и безопасной продукции; обеспечить необходимый уровень качества военной техники и вооружения для укрепления обороноспособности страны, защиты ее независимости; упрочить позиции России как военной державы и укрепить ее положение в мировом сообществе.

Работа была выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 201.11 «Высокие технологии межотраслевого применения», НИР 11.01.113 «Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами» (№ государственной регистрации - 01.200.117285).

Цель работы заключается в повышении эффективности статистического приемочного контроля и, соответственно, повышении рентабельности производства за счет снижения расходов на контроль.

Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи исследования:

1. Анализ массового производства как объекта исследования.

2. Разработка методов расчета планов статического приемочного контроля по альтернативному признаку, учитывающих объем контролируемой партии.

3. Усовершенствование методов расчета планов СПК на основе понятия «интегрального риска».

4. Обобщение предлагаемых методов на контроль партий малого объема

5. Разработка методического и программного обеспечения.

6. Разработка проекта типового стандарта предприятия.

Методы и средства исследования. Общая методика исследования заключается в анализе состояния современного автоматизированного производства с массовым и крупносерийным выпуском продукции, системы управления качеством, а также надежности и эффективности применяемого математического аппарата.

Анализ состояния системы управления качеством был проведен на примере комплексно-автоматизированного производства (КАП) на базе автоматических роторных линий (АРЛ). Результаты анализа определили необходимость комплексного решения задач, связанных с управлением качеством продукции, разработки принципиально нового унифицирован-

информационной теории управления и теоретические методы теории вероятностей и математической статистики.

Для проведения расчетов использовались вычислительные среды MathCad Plus 6.0 Professional, Statistica 5.0 и Microsoft Fortran Power Station 1.0. Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами имитационного моделирования, сравнением результатов моделирования с результатами, полученными стандартными методами математической статистики.

Автор защищает:

1. Результаты экспериментального исследования технологического процесса изготовления патронов.

2. Метод расчета объема выборки как функции объема контролируемой партии.

3. Концепцию «интегрального риска».

4. Обобщение концепции «интегрального риска» на контроль партий малого объема.

5. Методическое и программное обеспечение.

Научная новизна работы состоит в разработке и теоретическом обосновании новых методов расчета планов СПК. учитывающих объем контролируемой партии.

Практическая ценность и реализация работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований применены при выполнении НИР 11.01.113 «Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами» (НТП «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники»). Разработанные методики и программы используются на предприятиях ОАО ПО «Тульский патронный завод» и МУП «Редут» (г. Тула).

Материалы диссертации использ>ются в учебном процессе при подготовке специалистов в области сертификации и контроля и управления качеством.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы доложены на международной научно-практической конференции «Проблемы и опыт обеспечения качества в производстве и образовании» (Тула, 15-17 февраля 2001 г.), международной научно-технической конференции "Проблемы проектирования систем и комплексов" (Тула, 19-21 ноября 2001 г.), 1-й международной электронной научно-технической конференции «Технологическая системотехника» (Россия, Тула, 2002 г.), международной конференции «Автоматизация: Проблемы, идеи, решения» (АПИР-7) (Россия, г. Тула, октябрь 2002 г.) и ежегодной научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава ТулГУ (г. Тула, 2002 и 2003 г.г.)

Публикации. Основное содержание работы изложено в 10 публикациях.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, общих выводов по работе, списка литературы из 99 наименований, трех приложений, изложенных на 181 стр. Содержит 6 таблиц, 69 рисунков.

Основное содержание работы

Во введении обоснованы актуальность и цель работы, показаны научная новизна, методы исследования и сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе рассмотрено современное массовое и крупносерийное производство, которое отличается большими объемами выпускаемой продукции, высокой степенью автоматизации. Вместе с тем в производстве используются устарелые методики контроля и управления качеством, принятые на вооружение в промышленности десятилетия назад, предназначенные для использования на низко производительном раздельном оборудовании, что приводит к повышению уровня брака и лишним затратам на его выявление и исправление.

Распространение и внедрение в России международных стандартов управления качеством ИСО 9000-9004, ИСО 8402 привело к необходимости разработки и внедрения на каждом производстве научно-обоснованной системы управления качеством.

Анализ существующих методов контроля и управления качеством продукции показал, что традиционные подходы исчерпали свои возможности. В то же время, комплексный подход, разработанный рядом ученых Тульского государственного университета (В.Г. Григорович, Н.О. Козлова, А.С. Горелов и др.), основанный на использовании методов теории информации и статистике «энтропия», дает возможность с единой точки зрения описать все процессы контроля и управления. Частично этот подход использовался в работах таких ученых как А. Д. Вильсон, СР. Городницкий, Ю.М. Горский, С. Кульбак, В.И. Николаев, Б.Н. Петров и др., М.С. Пин-скер, В.И. Рабинович, Р.Н. Рыньков, А.В. Солодов, Р.Л. Стратонович, X. Хармут, Т.Б. Шеридан и других.

Процедура статистического приемочного контроля (СПК) является основной в вопросе оценки качества изделий. Именно эти данные интересуют, в первую очередь, Потребителя, поэтому разработке методики СПК посвящено большое количество публикаций.

В.Г. Григорович, А.С. Горелов и другие разработали основные методы расчета планов СПК, основанные на методах теории информации. Они показали преимущество новых методов перед существовавшими ранее. Разработанные методики позволяют учитывать требования Изготовителя и Потребителя одновременно, информационные планы контроля имеют меньший объем выборки и большую надежность по сравнению с планами

контроля, основанными на распределении Пуассона (ГОСТ 18242-72, ГОСТ Р 50779.52-95). Кроме того, получены расчетные формулы, явно учитывающие объем контролируемой партии, что было ранее невозможно.

Тем не менее, разработанные информационно-статистические методы имеют ряд недостатков.

Во-первых, расчетная формула определения объема выборки в зависимости от объема партии, полученная Н.О. Козловой, чрезмерно сложна и ненаглядна. Во-вторых, традиционный подход, основанный на использовании понятий «риск Изготовителя» а и «риск Потребителя» (3, не отвечает, на самом деле на вопрос о риске пропустить партию с неудовлетворительным качеством. Эти оценки являются точечными, в то время как строить экономическую стратегию можно лишь, зная интервальные оценки.

В связи с этим был введен новый термин «интегральный риск».

Интегршьный риск Изготовителя - это вероятность забраковать партию, доля дефектных изделий в которой ниже оговоренной в договоре о поставке. Интегральный риск Потребителя - это вероятность принять партию, доля дефектных изделий в которой превышает оговоренную.

На основании вышеизложенного определена цель работы и сформулированы задачи исследования.

Во втором разделе проведены исследование и анализ технологического процесса изготовления патронов на предприятии ОАО ПО «Тульский патронный завод».

В период января-апреля 1998 г. было произведено исследование технологического процесса изготовления патрона калибра 5.45 мм с целью выявления причин возникновения брака, и возможности сократить его долю.

Были проведены расчеты статистических характеристик параметров ТП изготовления гильзы патрона калибра 5.45 мм и анализ их стабильности. Процесс изготовления гильзы представлен на рис. 1.

В табл. 1 представлены технологические параметры, которые были включены в исследование, с указанием оборудования, на котором они формировались. Для каждого параметра на каждой операции проводилось три цикла измерений (в 9-00, 11-00 и 13-00 часов) для оценки точности и стабильности процесса. Объем выборки по каждому параметру составлял 100 штук.

При помощи программного комплекса 8ТЛТКТ1СЛ 5.0 проводились расчеты стабильности среднего (математического ожидания) и дисперсии по критериям Стыодента ^-критерий) и Фишера (Б-критерий).

Результаты исследования показывают, что имеется нарушение стабильности процесса на линиях 1ЛГ207-6, 1ЛГ307-5, 1ЛГ307-5, 1ЛГ307-6, 1ЛГ307-7, 1ЛГ407/200-1, 1ЛГ407/200-2, 1ЛГ407/200-3, 1ЛМОГ-107-1, 1ЛМОГ-107-2, 1ЛМОГ-107-3, 1ЛМОГ-107-4. Одновременное отклонение и

среднего, и дисперсии наблюдалось на линиях 1ЛМ0Г-107-4, 1ЛМОГ-107-3, 1ЛМОГ-107-2, 1ЛГ 407/200-2, 1ЛГ 307-6.

Таким образом, технологический процесс изготовления патрона калибра 5.45 мм являлся нестабильным. Объем брака был чрезмерно высок.

Рис. 1.

Таблица

№ Оборудование Обозначение Наименование параметра

параметра

1 1ЛГ207-5 Р Разностенность на расстоянии 38 5 мм

1ЛГ207-6 Р Разностенность на расстоянии 5 мм

1ЛГ207-7

2 1ЛГ307-5 Ннкв Высота наковальни (мм)

1ЛГ307-6 Ькг Глубина капсютьного гнезда (мм)

1ЛГ307-7

1ЛГ307-8

3 1ЛГ407/200-1 К Конфигурация (мм)

1ЛГ407/200-2

1ЛГ407/200-3

4 1ЛМОГ-Ю7-1 Ъ Длина гитьзы (мм)

1ЛМОГ-107-2 Опр Диаметр проточки (мм)

1ЛМОГ-Ю7-3 Нфл Высота фчанца (мм)

1ЛМОГ-107-4 Офт Диаметр фтанца (мм)

В период июня-июля 2000 г. было произведено исследование технологического процесса изготовления гильзы патрона калибра 11.5 мм с целью выявления причин возникновения брака, и возможности сократить его долю.

Схематическое изображение гильзы и ее контролируемых параметров приведены ниже на рис. 2.

В табл. 2 приведено распределение брака изделия ПСО 45 Auto (11,5x23.003) по линиям и дефектам.

В результате анализа установлено преобладание следующих дефектов:

на линии М-ЛГ-1-56р: разностенность у дна и у обреза; на линии ЛГ-205: разностенность у дна и у обреза; на линии ЛГ-305: недоштамповка фланца, диаметр и глубина капсюльного гнезда, толщина перегородки, перпендикулярность торца, нечеткая маркировка; на линии ЛМ0Г-109: высота проточки, ширина цилиндрической части проточки, высота фланца, диаметр проточки, внутренний диаметр дульца; на линии ЛЛГ-105: отдельные местные нарушения лакового покрытия, матовые пятна на наружной поверхности лакового покрытия, неполная лакировка внутренней поверхности, различные оттенки цвета лаковою покрытия, натеки лака по корпусу.

Таблица 2.

М-ЛГ-1-56р

Параметр Допуск б,мм Брак Выбо Уо рка Брак при ориентировании %

1-я 2-я 3-я Орент Родоль Неорент рондоль

Гб - разностенность у дна пос!е первой вытяжки 0,10 - - - 0 29,46

Гз - разностенность у дна после второй вытяжки 0,15 11,7 9,5 2,28 0,04 0

гз - разностенность у обреза после второй вытяжки 0,10 21,2 22 15,6 4,65 1 7

О - наружный диаметр поту фабриката второй вытяжки 0,08 0 0 0 - -

ЛГ-205

Параметр Допуск 5,мм Брак %

Выборка

1-я 2-я 3-я

14 - разностенность у дна после четвертой вытяжки 0,15 1,62 3,59 3,22

Г] 7- разностенность у обреза посте четвертой вытяжки 0,08 7,49 15,87 4,09

И - наружный диаметр полуфабриката четвертой вытяжки 0,06 0 0 0

ЛГ-305

Параметр Допуск 8,мм Брак %

И - глубина капсюльного гнезда 0,08 14,23

(1 - диаметр капсюльного гнезда 0 04 0,19

х - толщина дна 0,5 0

ЛМОГ-Ю9

Нф - высота фланца 0,12 0,09

Пф-диаметр фланца 0,15 0

ЛЛГ-105

Ькг-глубина капсюльного гнезда после лакировки 0,08 11,12

Диаграммы Парето, построенные по итогам наблюдений, показывают, что наибольшее количество дефектов встречается на операциях лакирование, штамповка, проточка. Меньшее количество дефектов встречается на операциях вытяжки.

Аналогичные результаты дал статистический анализ экспериментальных данных и контрольных карт технологического процесса изготовления изделия ПСО 45 Auto.

По результатам подробного изучения технических условий на изделие ПСО 45 Auto (11,5x23) были сделаны следующие выводы.

Сложившаяся система контроля имеет целый ряд существенных недостатков, как в организации непрерывного поточного производства, так и в самой организации управления качеством по следующим причинам.

Во-первых, в производственном процессе огромное количество полуфабрикатов и изделий находится в статическом состоянии в виде межоперационных заделов, партий элементов и изделий.

Во-вторых, принимаемые решения по результатам контроля, заложенные в технологическом процессе, особенно на стадии операционного контроля, совершенно не учитывают качественных показателей технологических процессов изготовления (точность, стабильность, стойкость инструмента и т.п.) и требований технических условий, что приводит к совершенно необоснованной изоляции части полуфабрикатов из потока для проведения дополнительных операций по рассортировке.

В-третьих, в методическом отношении нормы операционного контроля, заложенные в технологическом процессе, совершенно оторваны от специфики отказов рабочего инструмента, качественных показателей технологических процессов и требований технических условий на изделие. Методы операционного контроля по существу лишены информативности о качестве продукции, так как принцип недопустимости отклонений относительно технологических документов принципиально не отражает качественных изменений в характере протекания техпроцесса, что является необходимым условием любой системы управления. Планы контроля, заложенные в технические условия, теоретически не обоснованы и существенно отличаются (в худшую сторону) от существующих мировых стандартов.

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы: 1. Технологический процесс изготовления патронов на ОАО ПО «ТПЗ» являлся нестабильным, плохо отлаженным, допускающим большое количество брака. 2. Применяемые стандарты и технические условия на приемку и текущий контроль устарели и должны быть заменены.

и

В третьем разделе рассмотрены новые для патронно-гильзового производства методы расчета планов СПК, основанные на информационном подходе.

Основным недостатком существующих методов расчета планов СПК является отсутствие учета объема контролируемой партии. Если при малых объемах партии (до 1200 штук) возможно использовать гипергеометрическое распределение, которое включает в свои параметры объем партии, то при больших объемах (десятки тысяч ... миллионы изделий) мы вынуждены прибегать к приближению Пуассона, которое не может учесть этот параметр. Существующие эмпирические формулы, используемые для учета объема партии, ничем не обоснованы и не могут служить основой для расчета.

Первоначальная методика расчета планов СПК на основе информационного подхода, разработанная В.Г. Григоровичем и СВ. Юдиным, также не позволяет учитывать объем контролируемой партии. В работе И.О. Козловой введен параметр «объем партии». Тем не менее, предложенный ею метод трудоемок, ненагляден, базируется на искусственном понятии «предел среднего выходного уровня дефектности», которое плохо отражает необходимые требования обоих сторон конфликта - Поставщика и Потребителя.

Рассмотрим следующий подход. Пусть дана партия объемом N. Пусть входной поток изделий, из которого формируется партия, имеет уровень дефектности q. Тогда распределение дефектности на множестве партий можно считать гауссовым с математическим ожиданием q и дисперсией G2=pq/N (pлl-q). Зададим доверительный уровень у. Тогда доверительный интервал уровня дефектности в выборке будет следующий:

Пусть заданы браковочный д6 и приемочный дп уровни дефектности и риски Потребителя р и Поставщика а. Введем новый параметр Ад

Обозначим Х(?) = >/я• а[Н(д)] = ^д1п2 д + (\-д)\п2(1-д)-Нг(д), где #(?) = -? 1пд-(1-9)1в(д).

Эта величина не зависит от неизвестного параметра и - объем выборки. Тогда можно записать следующее соотношение:

■Л• [Щд. - Ад5)-Н(дп + Ад„)]-/,_а • !(<?„ -Ад„) + • Цд6 + Ад}) (2)

и объем выборки, необходимый для учета требований, как Поставщика, так и Потребителя, будет равен

(1)

[ Н(дв -Адв)~Щд„ + Адп) ] Приемочное число с-с1п затем можно определить из уравнения

П ) \ П ) V«

Также в разделе рассматривается методика расчета информационных планы СПК с усеченным допуском (метод с АКУД) Основная идея была разработана В.Г. Григоровичем, СВ. Юдиным и Н.О. Козловой Применение разработанного автором метода расчета объема выборки в зависимости от объема контролируемой партии позволило уточнить их результаты

Суть метода АКУД заключается в установлении границ контроля, более узких, чем границы поля допуска (Рис. 3) На рис 3 - ±1 - это границы поля допуска (обычно, они устанавливаются равными - границы контроля, которые уже, чем границы поля допуска

Рис. 4. Сравнение оперативных кривых пианов контроля, рассчитанных с учетом объема партии (1) и без учета объема партии (2)

Рис. 3.

Экспериментальные и теоретические исследования ряда ученых ТулГУ показали, что наиболее информативным является установка границ контроля на уровне ±( 1.. .2)ст от центра поля доп> ска, где о - среднее квад-ратическое отклонение контролируемого параметра

При расчете параметров плана контроля доля изделий, параметры которых выходят за границы контроля, считается «условным браком». Зная распределение контротаруемого параметра, возможно по данным

контроля с усеченными границами рассчитать реальный уровень брака и принять решение о качестве партии.

Автором разработана программа, реализованная в вычислительной среде МаШСаё, которая позволяет, как определять параметры плана СПК, так и наглядно представлять результаты расчета в виде графика оперативной кривой.

В табл. 3 приведены параметры планов СПК, рассчитанных на основе метода АКУД с учетом объема контролируемой партии. Для удобства сравнения во всех случаях принято: риск Изготовителя а=5%, риск Потребителя р=10%.

Таблица 3.

Номер по порядку Объем партии Приемочный уровень Браковочный уровень Объем выборки п Приемочное число с Коэффициент сжатия границ контроля к

1 0.005 0.01 909 161 2

2 100000 0.005 0.01 1192 211 2

3 — 0.005 0.01 949 68 1.5

4 100000 0.005 0.01 1253 90 1.5

5 — 0.02 0.05 256 76 2

6 100000 0.02 0.05 305 87 2

7 — 0.02 0.05 225 34 1.5

8 100000 0.02 0.05 256 39 1.5

9 10000 0.02 0.05 349 53 1.5

10 10000 0.02 0.05 429 123 2

11 2000 0.02 0.05 972 280 2

12 2000 0.02 0.05 720 111 1.5

13 100000 0.005 001 961 6 —

14 100000 0.02 0.05 189 6 —

15 10000 0.02 0.05 186 6 —

16 2000 0.02 0.05 173 5 —

Варианты 13... 16 представляют собой информационные планы контроля, рассчитанные обычным способом, без применения метода АКУД.

Анализ результатов расчета, приведенных в табл. 3 и на рис. 4 и других, приведенных в диссертации, приводит к следующему выводу.

1. Планы СПК, основанные на методе АКУД, рассчитанные с учетом объема контролируемой партии, имеют более крутые оперативные кри-

вые, чем без учета объема партии. Это снижает риски, как Изготовителя, так и Потребителя.

2. Планы статистического приемочного контроля, основанные на методе АКУД, имеют большие объемы выборки, превосходящие объемы выборки, рассчитанные обычным способом. Если контроль осуществляется автоматически, при помощи контрольных роторов с предельными калибрами или другими дешевыми автоматическими устройствами, то имеет смысл их использовать, так как данные предельного контроля можно одновременно использовать при оценке точности и стабильности технологического процесса и вырабатывать управляющие воздействия в реальном масштабе времени (как показано в работах В.Г. Григоровича, СВ. Юдина, И.О. Козловой и других). Если же в контроле высока доля ручного труда, то применение этого метода оправдано при больших партиях, объем которых превышает 10000 штук.

Информационные планы статистического приемочного контроля, основанные на понятии «интегральногориска», дают возможность более точного и адекватного представления результатов контроля. Впервые эта идея была выдвинута СВ. Юдиным, но им не были проведены экспериментальные и теоретические исследования точности и надежности получаемых результатов, а также в расчетные формулы не был введен параметр «объем партии».

В стандарте ГОСТ Р 50779.52-95 введено понятие «уровень доверия». Суть его заключается в том, что планы контроля становятся более жесткими (например, занижается риск Потребителя, что приводит к уменьшению приемочного числа), если Поставщик новый или ранее были отмечены партии плохого качества. Если же в течение длительного времени качество поставляемых партий удовлетворяет Потребителя, то план СПК может быть облегчен (риск Потребителя может быть завышен, что позволяет увеличить приемочное число). В первом случае возрастает риск Поставщика и, соответственно, количество условно забракованных партий.

Понятие «уровень доверия» достаточно трудно описать математически, оно совершенно субъективно. С другой стороны, если предприятие производит однотипную продукцию достаточно долго, оно имеет богатую статистику о текущем качестве, количестве забракованных партий, рекламаций и т.д. На основе этой информации возможно построить функцию плотности вероятностей входной дефектности что позволяет учитывать индивидуальные особенности предприятия.

Пусть определен план контроля с объемом выборки п и приемочным числом с, а также оперативной кривой

Оперативная кривая определяется как вероятность принять партию с входным уровнем дефектности

Вероятность того, что партия с неудовлетворительным уровнем дефектности де будет принята равна (она одновременно равна риску Потребителя Р) равна

а риск Поставщика равен

(5)

(6)

Система уравнений (5) и (6), позволяет, задав риски Потребителя и Поставщика, определить параметры плана контроля: объем выборки п и приемочное число с. Вместе с тем, при хорошо отлаженном производстве функция плотности вероятностей уровня дефектности настолько узка, и сдвинута в сторону малых значений дефектности, что реальные риски существенно ниже требуемых. В таком случае система уравнений (5)...(6) заменяется системой неравенств:

(7)

Таким образом, получены система уравнений и система неравенств, дающих возможность определить параметры плана контроля, обеспечивающего требования Потребителя и Поставщика на основе понятия интегрального риска.

Рис. 5. б)

На рис. 5 представлены схематические изображения оперативной кривой (а), кривой плотности вероятностей доли брака (б) и рисунка, поясняющего процедуру вычисления интегральных рисков Поставщика а и Потребителя Рис. 5. в)

Объем контролируемой партии можно учесть введением точной формулы для дисперсии энтропии выборки:

(8)

Для оценки точности и надежности планов СПК на основе интегрального риска было проведено моделирование процесса контроля. Алгоритм моделирования следующий.

1. Задается функция плотности входного уровня дефектности потока партий.

2. Задаются риски Потребителя р и Изготовителя а, а также браковочный уровень дефектности qs и объем партии N.

3. По заданным параметрам рассчитывается план контроля: объем выборки п, приемочное число с.

4. Каждой партии присваивается уровень брака в соответствии с заданным распределением. Если партия имеет уровень брака больше, чем то она считается «плохой», в противном случае — «хорошей».

5. В каждой партии случайным образом отбирается выборка объемом п и, в соответствии с распределением брака, для каждого изделия устанавливается, является ли она годной или нет. Если количество бракованных изделий превышает приемочное, то партия бракуется.

6. Риск Потребителя рассчитывается как отношение количества принятых «плохих» партий к общему количеству партий, а риск Изготовителя - отношение количества забракованных «хороших» партий к той же величине.

В табл. 4 приведены параметры планов контроля, рассчитанных на основе принципа интегрального риска. В ней приняты следующие обозна--чения:~Я(х;а;Ь) - функция -плотности равновероятного распределения на отрезке [а;Ь]; К(х;т;ст) - функция плотности распределения Гаусса с математическим ожиданием ш и дисперсией а2.

Во всех случаях принято, что риск изготовителя а=0.05, риск потребителя 'браковочный уровень дефектности

При сравнении со стандартным подходом при расчетах использовались следующие параметры: приемочный уровень дефектности qп=0.5•qб. Риски потребителя и изготовителя оставлены теми же.

При расчетах без учета конечности объема партии были получены следующие параметры плана контроля: объем выборки прие-

мочное число При расчетах с учетом конечности объема партии N (N=100000) были получены несколько другие величины: объем выборки приемочное число

а2(Щд))=Ы

д ) N — 1 п

Таблица 4.

Номер ва- Объем Распределение Объем вы- Приемочное

рианта партии борки п число с

1 — Щх;0;2^) 736 8

2 — Щх;0;3^) 1481 8

3 — М(х;0;0.035;0.002) 1851 10

4 — М(х;0;0.03;0.002) 562 4

5 100000 Я(х;0;2-д6) 1466 8

6 100000 ]](х;0;0.003;0.002) 568 4

7 100000 Щх;0;0.003;0.001) 1724 88

8 50000 Щх;0;0.005;0.001) 1543 81

9 10000 Щх;0;0.005;0.001) 971 42

Результаты исследований сведены в табл. 5.

В каждом варианте генерировалось по 1000 партий соответствующего объема. В вариантах 1...4 объем партии принимался равным 1 млн. штук, чтобы снизить возможную погрешность расчета.

Таблица 5.

Номер Теоретическое Расчетное (экспери- Теоретическое Расчетное (экспери-

варианта значение ин- ментальное) значение ин- ментальное)

согласно тегрального значение интеграль- тегрального значение интеграль-

табл. 3.1 риска Изгото- ного риска Изгото- риска Потре- ного риска Потреби-

вителя а вителя а* бителя р теля р*

1 0.033 0 042 0.061 0.084

2 0.04! 0.052 0.091 0.090

3 0 027 0 030 0.054 0.077

4 0.022 0.034 0.070 0.063-

5 0.030 0.042 0.038 0.045

6 0.023 0 034 0.083 0.070

7 0.012 0 022 0.044 0.059

8 0.042 0051 0.092 0.110

9 0.035 0 037 0.073 0.072

Анализ таблиц 4 и 5 показывает, что разработанная методика расчета обладает высокой точностью, экспериментальные данные дают основание утверждать, что планы контроля на базе концепции интегрального риска обеспечивают требуемые значения рисков Потребителя и Изготовителя.

Использование принципа «интегрального риска» к партиям малого объема возможно с использованием точного гипергеометрического распределения числа дефектных изделий в выборке:

где и -- объем выборки; с1 - количество дефектных изделий в выборке; И- объем партии; О - количество дефектных изделий в партии.

Можно получить следующую систему неравенств для определения объема выборки п и приемочного числа с:

Здесь pj - эмпирическая вероятность того, что в партии контролируемых изделий имеется ровно j бракованных.

В четвертом разделе описано программное и методическое обеспечение информационных методов статистического приемочного контроля.

Все программы реализованы в вычислительной среде MathCad Plus 6.0 Professional. Эта среда предоставляет для описания процесса программирования и решения уравнений естественный символьный язык, привычный для любого специалиста, имеющего инженерное образование.

Разработаны следующие программы и методики: 1. Расчет планов СПК, учитывающих объем контролируемой партии; 2. Расчет информационных планов СПК на основе метода АКУД с учетом объема контролируемой партии; 3. Расчет планов контроля на основе принципа интегрального риска для партий большого (свыше 1200 шт.) и малого (менее 1000) объемов.

Общие выводы и результаты

1. Экспериментальное исследование технологического процесса изготовления патронов в 1998...2001 г.г. показало, что ТП на ОАО ПО «Тульский патронный завод» являлся нестабильным, допускающим большое количество брака. Применяемые стандарты и технические условия на приемку и текущий контроль устарели и не отвечают современным требованиям.

2. Анализ литературы и Государственных Стандартов показал, что наиболее подходящим математическим аппаратом для разработки новых методов расчета планов контроля является аппарат математической теории информации.

3. Предложен новый метод расчета планов СПК, учитывающий объем контролируемой партии, пригодный для любых значений объема партии. Получена новая аналитическая зависимость между объемом контролируемой партии и объемом выборки.

4. Предложен новый метод расчета планов СПК на основе концепции интегрального риска, учитывающий объем контролируемой партии. Данный подход позволяет учитывать историю предприятия и снизить риск Изготовителя (Поставщика). Плана контроля на основе концепции интегрального риска дают существенно меньшие объемы выборки, являются точными и надежными, обеспечивают требуемые риски Изготовителя и Потребителя.

5. Экспериментальное исследование и анализ планов СПК показал, что применение планов, рассчитанных на основе метода АКУД целесообразно только при больших объемах партий, превосходящих 10000...50000.

6. Показано, что предложенные в работе планы контроля превосходят используемые в отрасли по точности и надежности получаемых результатов. Объем выборки, необходимый для контроля партии снижается в 1.5 ... 3 раза и более, средний объем инспекции уменьшается в 1.5 ... 2 раза. Внедрение результатов работы на ОАО «ТПЗ» позволило снизить объем брака на 1.8% и трудоемкость контроля на 5%.

7. Разработано методическое и программное обеспечение, позволяющее без значительных затрат внедрить новые методы на производстве, облегчить переход на систему управления качеством в соответствие со стандартами серии ИСО 9000.

8. Разработан проект стандарта предприятия, принятый к внедрению на ОАО ПО «ТПЗ» (г. Тула), планы контроля, разработанные автором, и результаты исследования стабильности АРЛ используются на предприятии МУП «Редут» (г. Тула).

Материалы диссертации используются в учебном процессе при подготовке специалистов в области контроля и управления качеством продукции.

Основное содержание диссертации отражено в работах:

1. Юдин СВ., Григорович В.Г., ЮдинА.С. Информационно-статистические методы оценки качества потока изделий в условиях приемо-сдаточных испытаний //Кузнечно-штамповочное производство. - 1997. - № 12. - С. 3437.

2. Юдин А С. Проблема объема выборки при контроле больших партий /Избранные труды Первой международной электронной научно-технической конференции "Технологическая системотехника" 2002. - Россия, Тула, сентябрь-октябрь 2002 г.//Известия ТулГУ. - Сер. "Машиностроение". - Вып. 1 (специальный). - Тула: Гриф и Ко, 2002. - С.268-273.

3. Юдин А.С. Анализ технологического процесса изготовления патронов стрелкового и охотничьего оружия на предприятии ОАО "Тульский патронный завод" // Автоматизация: Проблемы, идеи, решения: Краткие содержания докладов международной конференции АПИР-7 - 2002. Октябрь 2002 г. / Под ред. И.А.Клусова; Тульский гос. университет. - Тула, Гриф и К0, 2002.-С. 176-177.

4. Юдин А.С. Проблемы контроля качества в свете требований стандарта ГОСТ Р ИСО 9000-9003-96 // Автоматизация: Проблемы, идеи, решения: Краткие содержания докладов международной конференции АПИР-7 - 2002. Октябрь 2002 г. / Под ред. И.А.Клусова; Тульский гос. университет. -Тула, Гриф и К0, 2002. - С. 115-117.

5. Юдин А.С. Методы расчета объема выборки при контроле больших партий //

Автоматизация: Проблемы,идеи, решения: Краткие содержания докладов

20

«3532

международной конференции АПИР-7 - 2002. Октябрь 2002 г. / Под ред. И.А.Клусова; Тульский гос. университет. - Тула, Гриф и Ко, 2002. - С,17П-

6. Козлова Н.О., Юдин A.C. Новый подход к анализу данных последней J2005-4 ции международного стандарта ИСО/ОПМС 9001:2000 (систему _ _ ~ _ _ неджмента качества) // Экономика. Управление. Финансы, Часть 2. / Ме 2

зовский сборник научных трудов. - Тула: ТулГУ, 2001. - С. 26-29.

7. Юдин СВ., Григорович В.Г., Юдин А.С. Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами / Отчет о НИР //НТП 201 "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники". Подпрограмма 201.11 "Высокие технологии межотраслевого применения". Тема 11.01.113 - Тула: ТулГУ, 2001 г. - 108 с. - № гос. регистрации 01.200.117285

8. Юдин СВ., Григорович В.Г., Юдин А.С. Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами // Производственные технологии-2001/Сборник статей и тезисов докладов отчетной конференции-выставки, посвященной оценке научно-технических достижений по подпрограмме "Производственные технологии" научно-технической программы "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники" Министерства образования РФ за 2001 г. - М.: МГТУ им. Баумана, 2001. - С. 377-379.

9. Юдин СВ., Григорович В.Г., Юдин А.С. Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами / Отчет о НИР (Заключительный)// НТП 201 "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники". Подпрограмма 201.11 "Высокие технологии межотраслевого применения". Тема 11.01.113 - Тула: ТулГУ, 2002 г. -103 с. - № гос. регистрации 01.200.117285

10. Юдин СВ., Юдин А.С. Статистический приемочный контроль в комплексно-автоматизированном производстве // Комплексная автоматизация производства на базе роторных и роторно-конвейерных линий: Сб. научных трудов. Тульский гос. ун-т. — Тула: «Гриф и К0», 2002. - С. 131-136.

Личный вклад соискателя в работы, опубликованные в соавторстве: [1] — участие в обсуждении, проведение расчетов; [6] - сбор материала, участие в обсуждение; [7] - подготовка и написание разделов 3.4, 3.5, 3.6 (объем 16 стр.), участие в написании Приложения (1/3 объема); [8] - участие в дискуссии и правке; [9] - подготовка и написание разделов 4.2, 8, 9, 10 (объем 16 стр.), участие в подготовке и написании Приложения (1/3 объема); [10] — участие в постановке задачи, обсуждении и проведение расчетов.

Изд. лиц. ЛР№ 020300от 12.02.97. Поддисанов печать 9,1 Ю^ Формат бумаги 60x84'/|6. Бумага офсетная. Усл. печ.л. 1,1 . Уч.-изд. л. 1, О . Тираж' 100 экз. Заказ

Тульский государственный университет. 300600, г. Тула, пр. Ленина, 92.

ВВЕДЕНИЕ

1. СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРИЕМОЧНОГО КОНТРОЛЯ

1.1. Массовое производство как объект исследования.

1.2. Статистический приемочный контроль качества продукции.

1.3. Информационные планы контроля.

1.4. Цель и задачи работы.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ ПАТРОНОВ

2.1. Технологический процесс изготовления патрона калибра 5.45 мм.

2.2. Технологический процесс изготовления патрона калибра 11.5 мм.

2.3. Результаты статистического анализа технологического процесса изготовления изделия ПСО 45 Аито.

2.4. Анализ технических условий на приемку изделия ПСО 45 Аито.

2.5. Выводы.

3. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПЛАНЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО

ПРИЕМОЧНОГО КОНТРОЛЯ

3.1. Постановка задачи.

3.2. Информационные планы контроля, учитывающие объем контролируемой партии.

3.3. Методика расчета СПК АКУД, учитывающая объем контролируемой партии.

3.4. Информационные планы статистического приемочного контроля, основанные на понятии «интегрального риска».

3.5. Использование принципа «интегрального риска» к партиям малого объема.

3.6. Сравнительный анализ планов СПК.

3.6. 1. Анализ планов СПК на основе метода АКУД.

3.6.2. Планы контроля на основе принципа интегрального риска.

3.1. Выводы.

4. ПРОГРАММНОЕ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРИЕМОЧНОГО КОНТРОЛЯ

4.1. Программа и методика расчета информационных планов контроля, учитывающих объем контролируемой партии.

4.1.1. Методика расчета информационных планов контроля, учитывающих объем контролируемой партии.

4.1.2. Программа расчета информационных планов контроля, учитывающих объем контролируемой партии.

4.2. Программа и методика расчета информационных планов контроля на основе альтернативного контроля с усеченным допуском (ИПК АКУД).

4.2.1. Методика расчета ИПК АКУД.

4.2.2. Программа расчета ИПК АКУД.

4.3. Программа и методика расчета информационных планов контроля на основе принципа интегрального риска (ИПК ИР).

4.3.1. Методика расчета ИПК ИР.

4.3.1. Программа расчета ИПК ИР.

4.4. Программа и методика расчета планов контроля на основе принципа интегрального риска для партий малого объема.

4.4.1. Методика расчета ИПК ИР для партий малого объема.

4.4.2. Программа расчета ИПК ИР для партий малого объема.

4.5. Выводы.

Актуальность работы.

В настоящее время ни один менеджер современного производства не может отрицать важности широкого внедрения статистических методов контроля и управления качеством. Как отмечено в книге Х.-Й. Миттага и X. Ринне [49], ".качество как стратегическая цель приобретает все более важное значение для предприятий, так как потребитель при покупке все чаще ориентируется именно на качество продукта. Предприятие, хорошо зарекомендовавшее себя, может рассчитывать на доверие, возникшее к нему на рынке и повышать свои цены, - чего не может позволить себе конкурирующее предприятие, не создавшее себе подобного имиджа. Это утверждение верно и для всего хозяйства страны".

Доверие перешло из категории морали в экономическую категорию, имеющую вполне определенную рыночную стоимость. Если рассмотреть стандарт ГОСТ Р 50779.52-95 [15], основанный на рекомендациях международных стандартов серии ИСО 9000 [16], то можно отметить важное значение категории "степень доверия" для экономического положения предприятия. В соответствие с уровнем доверия определяется жесткость плана статистического приемочного контроля готовых изделий.

При низком уровне доверия планы статистического приемочного контроля становятся настолько жесткими, что риск Поставщика достигает 90% и выше. При высоком доверии планы СПК становятся совершенно необременительны для экономики предприятия. Снижается объем выборки, предъявляемой к контролю, средний объем инспекции сокращается многократно. Таким образом, высокое доверие позволяет уменьшать производственные затраты и, следовательно, себестоимость изделий.

Совершенно новые подходы, развившиеся за последние годьц кардинально меняют ситуацию на рынке. Предприятия, желающие не просто выживать, но и развиваться, самостоятельно, без директивных указаний государственных органов, начинают все более активно внедрять современные методы управления качеством продукции.

При анализе существующего подхода к расчету планов статистического приемочного контроля основанного на понятиях "риска Поставщика" и "риска Потребителя", имеются обоснованные сомнения в том, что он может привести к правильным выводам о качестве партии изделий. Более

• того, Потребителя, на самом деле, не интересует значение риска Потребителя, и, тем более, риска Поставщика. Его интересует один вопрос: какова вероятность принять партию с долей бракованных изделий, превосходящую оговоренную? Точно так же, не имеет практической ценности и "средний выходной уровень дефектности". Не имеет значения, является ли процент брака незначительно отличающимся от допустимого либо существенно его превосходит, в обоих случаях имеет место нарушение договорных обязательств.

С этой целью введен новый термин - интегральный риск. Это веро

• ятность принятия партии, в которой доля бракованных изделий превосходит оговоренную.

Работа посвящена проблеме управления качеством и вопросам снижения издержек предприятия.

Вышесказанное подтверждает тезис об актуальности диссертации.

Бывший в то время заместитель Председателя правительства Российской Федерации И.И. Клебанов в своем обращении к участникам научно-практической конференции, организованной Госстандартом России и Академией проблем качества в ноябре 2000 г., отметил: "Повышение качества российских товаров и услуг приобретает особое значение в услови

• ях преобразований, проводимых в России, и является одним из условий экономического роста и выхода отечественных производителей на мировой рынок.

В качестве заложены еще не использованные возможности повышения эффективности производства и удовлетворения интересов потребителя.

Производитель продукции и услуг высокого качества должен пользоваться в России особым уважением и общественным признанием" [40].

Одним из важнейших элементов обеспечения качества - внедрение на предприятиях систем качества, опирающихся на международные стандарты ИСО 9000 [16]. По данным Международной организации по стандартизации, в мире на сегодня сертифицировано более 350 тысяч таких систем. Россия существенно отстает по этому показателю от мирового уровня: по состоянию на ноябрь 2000 г. сертификаты на системы качества имеют около 1000 предприятий [40].

Повышение качества российских товаров и услуг приобретает особое значение в условиях преобразований, проводимых в России, и является одним из условий экономического роста и выхода отечественных производителей на мировой рынок. Это позволит достичь следующих целей: сделать конкурентоспособными продукцию и услуги на внутреннем и внешнем рынках; удовлетворить спрос населения в качественной и безопасной продукции; обеспечить необходимый уровень качества военной техники и вооружения для укрепления обороноспособности страны, защиты ее независимости; упрочить позиции России как военной державы и укрепить ее положение в мировом сообществе. В диссертации решается важная научно-техническая задача, заключающаяся в повышении надежности и качества контроля на основе новых информационных технологий.

Как можно видеть, внедрение в практику работы отечественных предприятий стандартов серии ИСО 9000 является в настоящее время одним из ключевых моментов в обеспечении качества.

Стандарты ИСО 9000 регламентируют практически все этапы создания продукции, начиная от подготовки производства, регламентации структуры управления и до упаковки и отгрузки продукции. В то же время один из фундаментальных методов - контроль качества и управление технологическим процессом, остался практически не описанным. Предприятиям предлагается широко использовать статистические методы контроля и управления, но не указывается, как и когда их применять.

Предлагаемые в работе методы позволяют, частично ответить на поставленные вопросы. Они дают возможность снять ограничения на объем контролируемой партии, снизить объем выборки и средний объем инспекции, увеличить точность результатов и заменить критерий «уровень доверия» новым критерием «интегральный риск».

Основные результаты были получены в процессе работы автора над повышением эффективности производства патронов различного назначения в период с 1998 по 2002 г.г.

Автор защищает:

1. Новую формулу расчета объема выборки при контроле партий большого объема.

2. Методику расчета планов СПК с использованием понятия «интегральный риск» и учета объема партии.

3. Обобщение предложенных методов на контроль партий малого объема.

4. Алгоритмы и программы расчета планов СПК.

Работа была выполнена в соответствие с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 201.11 «Высокие технологии межотраслевого применения», НИР 11.01.113 «Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами» (№ государственной регистрации — 01.200.117285).

Цель работы заключается в повышении эффективности статистического приемочного контроля и, соответственно, повышении рентабельности производства за счет снижения расходов на контроль. Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Анализ массового производства как объекта исследования.

2. Модификация методов теории информации в приложении к задаче контроля качества.

3. Усовершенствование методов расчета планов СПК на основе понятия «интегрального риска».

4. Обобщение предлагаемых методов на контроль партий малого объема

5. Разработка методического и программного обеспечения.

6. Разработка проекта типового стандарта предприятия.

Общая методика исследования заключается в анализе состояния современного автоматизированного производства с массовым и крупносерийным выпуском продукции, системы управления качеством, а также надежности и эффективности применяемого математического аппарата.

Анализ состояния системы управления качеством был проведен на примере комплексного автоматизированного производства (КАП) на базе автоматических роторных линий (APJI). Результаты анализа определили необходимость комплексного решения задач, связанных с управлением качеством продукции, разработки принципиально нового унифицированного математического аппарата. Теоретической базой этого аппарата явились прикладные методы математической теории информации, идеи информационной теории управления и теоретические методы теории вероятностей и математической статистики.

Теоретические положения работы являются синтезом методов теории информации, математической статистики и теории вероятностей, статистического моделирования. Для проведения расчетов использовались вычислительные среды MathCad Plus 6.0 Professional, MathCad 2001 Professional, Statistica 5.0 и Microsoft Fortran Power Station 1.0. Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами имитационного моделирования, сравнением результатов моделирования с результатами, полученными стандартными методами математической статистики.

Научная новизна состоит в разработке и теоретическом обосновании новых методов расчета планов СПК, учитывающих объем контролируемой партии.

Практическая ценность и реализация работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований применены при выполнении НИР НИР 11.01.113 «Информационно-статистические методы контроля и управления технологическими процессами» (НТП «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники»). Разработанные методики и программы используются на предприятии ОАО «Тульский патронный завод» и МУЛ «Редут», г. Тула.

Материалы диссертации используются в учебном процессе при подготовке специалистов в области контроля и управления качеством продукции. I

Апробация работы. Результаты диссертационной работы доложены на международной научно-практической конференции «Проблемы и опыт обеспечения качества в производстве и образовании» (Тула, 15-17 февраля 2001 г.), международной научно-технической конференции "Проблемы проектирования систем и комплексов" (Тула, 19-21 ноября 2001 г.), 1-й международной электронной научно-технической конференции «Технологическая системотехника» (Россия, Тула, 2002 г.), международной конференции «Автоматизация: Проблемы, идеи, решения» (АПИР-7) (Россия, г. Тула, октябрь 2002 г.) и ежегодной научно-технической конференции профессорско-преподавательского составаТулГУ (г. Тула, 2002.2004 г.г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Общие выводы и результаты

1. Экспериментальное исследование технологического процесса изготовления патронов в 1998.2001 г.г. показало, что ТП на ОАО ПО «Тульский патронный завод» являлся нестабильным, допускающим большое количество брака. Применяемые стандарты и технические условия на приемку и текущий контроль устарели и не отвечают современным требованиям.

2. Анализ литературы и Государственных Стандартов показал, что' наиболее подходящим математическим аппаратом для разработки новых методов расчета планов контроля является аппарат математической теории информации.

3. Предложен новый метод расчета планов СПК, учитывающий объем контролируемой партии, пригодный для любых значений объема партии. Получена новая аналитическая зависимость между объемом контролируемой партии и объемом выборки.

4. Предложен новый метод расчета планов СПК на основе концепции ин-Ф тегрального риска, учитывающий объем контролируемой партии. Данный подход позволяет учитывать историю предприятия и снизить риск Изготовителя (Поставщика). Плана контроля на основе концепции интегрального риска дают существенно меньшие объемы выборки, являются точными и надежными, обеспечивают требуемые риски Изготовителя и Потребителя.

5. Экспериментальное исследование и анализ планов СПК показал, что применение планов, рассчитанных на основе метода АКУД целесообразно только при больших объемах партий, превосходящих 10000 .50000. Щ

6. Показано, что предложенные в работе планы контроля превосходят используемые в отрасли по точности и надежности?, получаемых результатов. Объем выборки, необходимый для контроля партии снижается в 1.5

• . 3 раза и более, средний объем инспекции уменьшается в 1.5 . 2 раза.

Внедрение результатов работы на ОАО «ТПЗ» позволило снизить объем брака на 1.8% и трудоемкость контроля на 5%.

7. Разработано методическое и программное обеспечение, позволяющее без значительных затрат внедрить новые методы на производстве, облегчить переход на систему управления качеством в соответствие со стандартами серии ИСО 9000.

8. Разработан проект стандарта предприятия, принятый к внедрению на ОАО ПО «ТПЗ» (г. Тула), планы контроля, разработанные автором, и результаты исследования стабильности APJI испрльзуются на предприятии МУП «Редут» (г. Тула).

Материалы диссертации используются в учебном процессе при подготовке специалистов в области контроля и управления качеством продукции.

1. Абдрашидов Б.М. Фидуциально-энтропийный подход к планированию контрольных испытаний на надежность // Надежность и контроль качества. -1993. № 8. - С. 8-17

2. Азларов Т.А., Мухамедханова Р. Класс предельных распределений статистической оценки энтропии в полиномиальной схеме// ДАН СССР, т. 264, 1982, №4,с. 5

3. Башарин Г.П. О статистической оценке энтропии независимых случайных величин// "Теория вероятностей и ее применения", 1956, т. IY, № 3, с. 361-364

4. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. М.: Наука, 1975.-408 с.

5. Браунли К. Статистическая теория и методология в науке и технике. -М.: Наука, 1977. 407 с.

6. Бриллюэн JI. Наука и теория информации.- М.: Физматгиз, 1960. 392 с.

7. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука,'1978. .460 с.

8. Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматгиз, 1960. - 327 с.

9. Вильсон А.Д. Энтропийные методы моделирования сложных систем. -М.: Наука, 1978. 252 с.

10. Ю.Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. -М.: Наука, 1983. 340 с.

11. ГОСТ 18242-72. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Планы контроля. М.: Изд-во стандартов, 1987 -51 с.

12. ГОСТ Р 50779.0-95. Статистические методы. Основные положения. -М.: Госстандарт России, Издательство стандартов, 1995. 5 с.

13. ГОСТ Р 50779.30-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования. М.: Госстандарт России, Издательство стандартов, 1995. - 30 с.

14. ГОСТ Р 50779.51-95. Статистические методы. Непрерывный приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Госстандарт России, Издательство стандартов, 1996.

15. ГОСТ Р 50779.52-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Госстандарт России, Издательство стандартов, 1996. - 230 с.

16. ГОСТ Р ИСО 9001-9003 96 Системы качества. Модель для обеспечения качества при проектировании и разработке, при производстве и монтаже, при окончательном контроле и испытании. - М.: Изд-во стандартов, 1996.

17. Гельфанд И.М., Колмогоров А.Н., Яглом A.M. К общему определению количества информации. Докл. АН СССР, 1956, 111, № 4, с. 745-748.

18. Глазунов А.В., Кочетков Е.П., Лапидус В.А. О нормировании уровня несоответствий в партиях продукции. Проблема "ноль дефектов". // Надежность и контроль качества. 1995. - № 12. - С. 38-44.

19. Глудкин О.П., Горбунов Н.М., Гуров А.И., Зорин Ю.В. Всеобщееуправление качеством: Учебник для вузов. М.: Радио и связь, 1999. —> а600 с.

20. Городницкий С.Р. Аппроксимация законов распределений случайных величин методом минимума меры Кульбака-Лейблера //Надежность и контроль качества. 1993. - № 9. - С. 3-6.

21. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.: Наука, 1978. - 223 с.

22. Григорович В.Г. Информационное сопровождение технологических процессов автоматизированных производств. Дис. . докт. техн. наук. -Тула: ТулПИ, 1992. - 312 с.

23. Григорович В.Г., Юдин С.В. Разработка планов контроля в условиях массового поточного производства на основе информационной меры Шеннона-Винера. Тула, ТЛИ, 1984, 6 с. - Рукопись деп. в ВИНИТИ, № 3310-84 ДЕП.

24. Григорович В.Г., Юдин С.В. Информационное обеспечение технологических процессов. М.: Машиностроение, 1992. - 144 с.

25. Григорович В.Г., Юдин С.В., Юдин А.С. Контроль качества в массовом производстве // Первая международная электронная научно-техническая

26. Щ конференция "Технологическая системотехника". Россия, Тула,февраль-март 2002 г. Тула: Гриф и Ко, 2002. - С. 172-175

27. Зубков A.M. Предельные распределения статистической оценки энтропии //Теория вероятностей и ее применение. 1973. - Т. XV11I. - Вып. 3. - С. 643-650.

28. Козлова Н.О. Информационный метод контроля в комплексно-автоматизированном производстве. Дис. . канд. техн. наук. - Тула: ТГУ, 1995 г. - 164 с.

29. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. - 304 с.

30. Колмогров А.Н. Три подхода к определению "количество информации" //Проблемы передачи информации. 1965. - Т. 1, № 1. - С. 3-11.

31. Колмогоров А.Н. Несмещенные оценки //Изв. АН СССР, сер. матем., 14,4,1950. С. 303-326.

32. Колмогоров А.Н. К логическим основам теории информации и теории

33. Ш вероятностей //Проблемы передачи информации, 1969, т. 5, № 3, с. 3-7.

34. Колмогоров А.Н. Комбинаторные основания теории информации и исчисления вероятностей //УМН, 1983, т. 38, вып. 4, с. 27-36.

35. Колмогоров А.Н., Тихомиров В.М. е-энтропия и е-емкость множеств в функциональных пространствах. Успехи мат. наук, 1959, 14, № 2, с. 3-86.

36. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. Для инженеров и научны^ работников. М.: Наука, 1975. - 831 с.

37. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Физматгиз,1961. 624 с.

38. Кочубиевский И.Д. Принцип порога различимости в определении количества информации и построении математических моделей технических и биологических объектов //Вопросы технической кибернетики. Владивосток, ДВФ СО АН СССР, 1966.

39. Кравченко Ю. Идея качества должна стать национальной идеей России. Стандарты и качество.- М.: Госстандарт РФ, 2000,- № 12.-С.11-15.

40. Кравченко Ю. По пути разработки концепции национальной политики в области качества.//Стандарты и качество. М.: Госстандарт РФ, 2000. - № ю. - С. 69.• 42.Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. - 408 с.

41. Кумэ X. Статистические методы повышения качества.- М.: Финансы и статистика, 1990. 227 с.

42. Лапидус В.А., Розно М.И. и др. Статистический контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритетов. М.: Финансы и статистика, 1991. - 224 с.

43. Лапидус В.А. Новые проекты стандартов на статистический приемочный контроль и рыночные правовые отношения. // Надежность и контроль качества. 1992. - № 4. - С. 4-11

44. Лапидус В.А. О принципах и мерах по применению статистических методов в рыночных условиях и отношениях // Надежность и контроль качества. -1994. № 4. - С. 7-18

45. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества. М.: Изд-во стандартов, 1979. - 200 с.

46. Мартин Н., Ингленд Дж. Математическая теория энтропии. М.: Мир, 1988.-350 с.

47. Миттаг Х.-Й., Ринне X. Статистические методы обеспечения качества: Пер. с нем. — М.: Машиностроение, 1995. — 616 с.

48. Мухамедханова Р. Об асимптотическом поведении распределения статистической оценки энтропии //Докл. АН Уз. ССР. 1980. - 4 - С. 3-4.

49. Николаев В.И. Информационная теория контроля и управления. Л.*: Судостроение, 1973. - 288 с.

50. Ноулер Л.А. и др. Статистические методы контроля качества продукции. М.: Изд-во стандартов, 1984. - 104 с.

51. Петров Б.Н., Петров В.В., Уланов Г.М. и др. Начала информационной теории управления //Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1970. -№3.-С. 10-14.

52. Петров Б.Н., Кочубиевский И.Д., Уланов Г.М. Информационные аспекты управления технологическими процессами //Известия АН СССР, "Техническая кибернетика", 1967, № 4.

53. Петров В.В., Усков А.С. Информационная теория синтеза оптимальных систем контроля и управления. М.: Энергия, 1975. - 231 с.

54. Пинскер М.С. Информация и информационная устойчивость случайных величин и процессов. М.: Изд-во АН СССР, 1960. - 203 с.

55. Рабинович В.И. Информационные методы в теории измерений //Автометрия М.: 1967, № 5.

56. Рабинович В.И., Цапенко М.П. Информационные характеристики средств измерения и контроля. М.: Сов. радио, 1968. - 96 с.

57. Рёпке Г. Неравновесная статистическая механика.-М.: Мир, 1990.-320 с.

58. Розенблат-Рот М. Энтропия стохастических процессов //ДАН СССР, 1957.-Т. 112, № 1.-С. 16-19.

59. Розно М.И. Статистический контроль партий продукции по альтернативному признаку при измененном допуске (метод АКУД) // Надежность и контроль качества. 1992. - № 2. - С. 44-52.

60. Рыньков Р.Н. Построение информационно-энтропийного ресурсного пространства для определения ресурса изделий по критериям разрушения // Надежность и контроль качества. 1996. - № 3. - С. 37-43.

61. Рыньков Р.Н. Линейный закон суммирования информационной энтропии случайного нагружения при усталостных разрушениях // Надежность и контроль качества. 1996. - № 9. - С. 41-45.

62. Сакагучи М. Заметки по статистическим приложениям теории информации: Сб. Математика, 1959, т. 3. № 3. С. 105-115.

63. Саката Сиро. Практическое руководство по управлению качеством.с t

64. М.: Машиностроение, 1980. 215 с.

65. Сираждинов С.Х., Эйдельнант М.И. К вопросу об оценках качества продукции по результатам выборочного контроля //Труды Ин-та математики Уз. ССР. Ташкент, 22, 1961. - С. 135-145.

66. Солодов А.В. Теория информации и ее применение к задачам автоматического управления и контроля. М.: Наука, 1967. - 432 с.

67. Стратонович P.JI. Теория информации. М.: Советское радио, 1975. -424 с.

68. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. М.: Мир, 1981. - 693 с.

69. Хармут X. Применение методов теории информации в физике. М.: Мир, 1989. - 344 с. ''

70. Хармут X. Теория секвентного анализа. М.: Мир, 1980. — 370 с.

71. Хинчин АЛ. Об основных теоремах теории информации //УМН, 1956, т. XI, вып. 1(67). С. 17-75.

72. Хинчин А.Я. Понятие энтропии в теории вероятностей. Успехи мат. наук, 1953, т.8, № 3, с. 3-20.

73. Хэнсен Б.Л. Контроль качества. Теория и применение. М.: Прогресс, 1968.-518 с.

74. Шадрин А.Д. Качество и информация // Стандарты и качество. 1996. -№ 4. - С. 30-33; - № 5. - С. 30-33.

75. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963. - 829 с. '

76. Шеридан Т.Б., Феррел У.Р. Системы человек-машина: модели обработки информации, управления и принятия решения человеком-оператором. М.: Машиностроение, 1980. - 400 с.

77. Шилейко А.В., Кочнев В.Ф., Химушкин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем. М.: Радио и связь, 1985. - 280 с.

78. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством. Контрольные карты и планы контроля. М.: Мир, 1976. - 597 с.

79. Юдин С.В. Информационный анализ //Известия Тульского государственного университета. Сер. Математика. Механика. Информатика. Тула: ТулГУ, 1995. - Т. 1. - Вып. 3. - С. 136-145.

80. Юдин С.В., Григорович В.Г., Юдин А.С. Информационно-статистичес-. кие методы оценки качества потока изделий в условиях приемо-сдаточных испытаний //Кузнечно-штамповочное производство. 1997.№ 12. - С. 34-37.

81. Юдин C.Bj? Григорович В.Г., Юдин А.С., Корабельников А.Б., Хлунов А.В. Статистический приемочный контроль малых партий//Известия Тульского государственного университета. Сер. Машиностроение. -Вып. 7. - Тула: ТулГУ, 2002. - С. 292-294

82. Юдин А.С. Анализ технологического процесса изготовления патронов стрелкового и охотничьего оружия на предприятии ОАО "Тульский патронный завод" // Автоматизация: Проблемы, идеи, решения:+ t

83. Краткие содержания докладов международной конференции АПИР-7 -2002. Октябрь 2002 г. / Под ред. И.А.Клусова; Тульский гос. университет. Тула, Гриф и К°, 2002. - С. 176-177.

84. Юдин С.В. Контроль качества на базе понятия «интегрального риска» //Международная научно-техническая конференция «Проблемы' проектирования систем и комплексов»/Доклады. — Тула, 19-21 ноября 2001 г. -Тула: ТулГУ, 2001.

85. Attneave, F. Informationtheory in der Psychologie. 2 Aufl. Bern, Stuttgart, Wienn. 1991

86. Dodg H.F., Roming H.G. Sampling Inspection Tables Single and Double Sampling, 2. Aufl., New York, John Wiley and Sons; London, Chapmen and Hall, 1959.

87. Eye, A. von. On the Equivalence of the Information-Theoretic Transmission-Measure to the Common ^-Statistic. "Biom. J.", v. 24,1982, p.p. 391-398.

88. Fisher R.A. Theory of Statistical Estimation. Proc. Camb. Phil. Sos., v. 22, 1925, p.p. 700-725.

89. Garner W.R. and McGill W.J. Relations between Information and variance Analyses. "Psychometrics", v. 21,1956, p.p. 219-228.

90. Military Standard (MIL STD - 105D) - Sampling procedures and tables for inspection by attributes, Washington, US Government Printing Office, 1963.

91. Nelson L.I. A simplified Sequential Procedure for Process Adjustment // Industrial Quality Control. 1963. - n.7. - P.p. 15 - 18.