автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Управление качеством металлопродукции в задаче перепланирования производственного процесса в условиях неполноты исходной информации

На правах рукописи

, 7

9 15-5/518

Суханцев Сергей Станиславович

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ МЕТАЛЛОПРОДУКЦИИ В ЗАДАЧЕ ПЕРЕПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОТЫ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции (металлургия)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Пермь-2015

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»

Научный руководитель

Официальные оппоненты

доктор физико-математических наук, профессор Гитман Михаил Борисович

Атрошенко Светлана Алексеевна, доктор физико-математических наук, профессор, федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт Проблем Машиноведения Российской Академии Наук (ИПМаш РАН), ведущий научный сотрудник

Соловьев Александр Геннадьевич, кандидат технических наук, ОАО «МАГНИТОГОРСКИЙ ГИПРОМЕЗ», заместитель генерального директора по производству и коммерции

Ведущая организация

L

Федеральное государственное бюджетное г образовательное учреждение высшего профессионального образования «ЮжноУральский государственный университет» (национальный исследовательский

университет)

Защита состоится « 22 » сентября 2015 г. в 16-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.111.05 на базе ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» по адресу: 455000, г. Магнитогорск, пр. Ленина, 38, МГТУ, малый актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технического университет им. Г.И.Носова», http://www.magtu.ni.

Автореферат разослан « » июля 2015 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

Полякова Марина Андреевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ ^ J ^ j

Актуальность работы. С каждым годом конкуренция' на "рынке" ~ металлопродукции возрастает. Увеличению конкуренции способствует как наращивание мощностей металлургических предприятий внутри страны, так и появление на рынке новых зарубежных игроков. Основным направлением в борьбе за покупателя является улучшение качества производимых продуктов.

В процессе формирования гарантированного качества продукции участвуют все основные процессы предприятия: планирование, производство, сбыт, обслуживание. При этом качество продукции напрямую зависит от эффективности и результативности этих процессов.

Процессы планирования и производства имеют очень тесную связь и наибольшее влияние на качество конечной продукции. Часто бывает, что производство продукции начинает отклоняться от запланированного по различным параметрам (временным, количественным и т.п.) из-за влияния внешних факторов (возмущений). В таких случаях используется процесс перепланирования для устранения подобных отклонений.

Следует отметить, что решение задачи перепланирования производства в задачах качества продукции осуществляется в условиях неполноты исходной информации. Однако, современные системы, работающие на алгоритмах MRPII, работают только с полными данными. Поэтому необходимо разработать алгоритм перепланирования, который может быть использован в условиях неполноты информации и при этом соответствовать принципам TQM.

Также следует отметить, что для металлургических предприятий с ограниченным числом потребителей потеря даже одного покупателя может обернуться большими убытками. Чтобы избежать такой ситуации, предприятия должны постоянно применять технологии, позволяющие найти и устранить причины неудовлетворительного качества продукции. Поэтому актуальным является вопрос нахождения причин, способствующих образованию дефектов в готовых изделиях.

Общим проблемам управления качеством посвящены работы Г.Тагути, Ф.Тейлора, У. Деминга, Ф.Кросби, Ю.П. Адлера. Проблемам управления качеством металлургической продукции посвящены работы Г.С. Гуна, В.М.Салганика, М.В. Чукина, В.В. Бринзы и других авторов. При этом если процесс планирования на производственных предприятиях рассматривается во многих работах, например, в исследованиях Питеркина C.B., Конвея Р.В., Новикова Д.В. и др., то процесс перепланирования в задачах управления качеством подробно не рассматривался.

Объектом исследования является качество продукции металлургического предприятия, формируемое в процессе перепланирования производства.

Предметом исследования выступает механизм перепланирования, используемый для повышения качества продукции в металлургическом производстве.

з

Целью работы является разработка метода перепланирования производства, который позволит минимизировать затраты на устранение возмущений и при этом не ухудшить качество производимой продукции в условиях неполноты исходной информации.

Исходя из поставленной цели, были выделены следующие задачи исследования:

1. Анализ существующих методов и алгоритмов перепланирования производства и их влияния на качество продукции металлургического предприятия.

2. Разработка метода составления нового устойчивого плана производства продукции с заданным уровнем ее качества на металлургическом предприятии в условиях нечеткости исходной информации при возникновении возмущений.

3. Разработка алгоритма, позволяющего определить причины производства некачественной металлопродукции на основе собираемых предприятием статистических данных.

4. Создание информационно-аналитической системы, позволяющей прогнозировать качество металлопродукции на любом этапе производства.

Методы исследования. В работе были использованы методы математической статистики, теории вероятностей, математического моделирования, теории нечетких множеств, а также методы теории игр.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложен метод решения задачи перепланирования производства продукции с заданным уровнем качества при нечеткой исходной информации на основе метода пересечения Заде. В отличие от существующих методов перепланирования предложенный метод пересечения использует нечеткие данные, которые учитывают экспертное мнение сотрудников металлургического предприятия, а также позволяют минимизировать затраты при производстве продукции по измененному плану не ухудшая при этом заданный уровень качества. На основе предложенного метода была решена задача о перепланировании производства заготовок вагонных осей для металлургического предприятия, производящего данные оси.

2. Введено понятие устойчивости производственного плана для управления качеством продукции металлургического предприятия при нечетких исходных данных. Сформулировано определение устойчивости первого и второго рода для возмущенного решения задачи перепланирования и показано его влияние на качество продукции на металлургическом предприятии. В определении впервые сформулирована устойчивость для производственных планов с нечеткой исходной информацией.

3. Впервые предложен метод нахождения причин брака металлопродукции на основе совместного применения методов Тагути и регрессионного анализа. На основе предложенного метода была решена

задача о браке продукции для заготовок вагонных осей. Решение задачи позволило снизить брак продукции более чем на 25%.

4. Разработана информационно-аналитическая система «Прогноз уровня брака металлопродукции», позволяющая автоматизировать процесс сбора данных на этапе отливки блюмов для производства заготовок вагонных осей с возможностью прогноза уровня брака для них.

Практическая значимость работы заключается в создании математических моделей процесса перепланирования и метода нахождения причин брака металлопродукции и создание на основе них комплекса программ. В совокупности с используемой на предприятии информационной системой, интегрированный комплекс программ на основе предложенных методов позволяет наиболее точно предложить новый производственный план при необходимости перепланирования и улучшить качество производимой продукции.

Предложенная модель перепланирования производственного процесса может работать с неполной исходной информацией, что делает ее наиболее приближенной к реальным условиям производства на промышленных предприятиях.

На защиту автором выносятся:

1. Определение устойчивости производственного процесса продукции с заданным уровнем качества при нечетких исходных данных и ограничениях.

2. Постановка и решение задачи перепланирования производственного процесса и получение нового (устойчивого) плана производства продукции с заданным уровнем качества на основе принципов ТОМ.

3. Постановка и решение задачи повышения качества металлопродукции с использованием статистического анализа при нечетких исходных данных и ограничениях.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций подтверждена корректностью математической постановки задачи, строгостью применяемых методов решения, а также результатами опытного внедрения автоматизированной системы «Прогноз уровня брака металлопродукции» на машиностроительном предприятии холдинга ПАО «Мотовилихинские заводы» (г. Пермь).

Внедрение результатов работы

Предложенные в работе методы перепланирования процесса производства, а также методы выявления причин брака продукции были применены на ПАО «Мотовилихинские заводы». Перепланирование производства позволило снизить потери в процессе производства более чем на 25%, при этом внедрение программного комплекса, позволяющего автоматизировать ввод данных при производстве черновых заготовок вагонных осей, позволило автоматизировать процесс прогноза брака. Значение прогноза совпадает с реальным более чем в 70% случаях.

Основываясь на полученных прогнозных данных, можно изменять технологию производства для каждой партии продукции для минимизации количества бракованных изделий. Такая автоматизация позволила снизить количество рекламаций со стороны заказчика. Программа имеет Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2015613876 РФ, заявка № 2014664274 от 10.12.14.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на VII Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (г. Пермь, 2010), VIII Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (г. Магнитогорск, 2011), IX Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (г. Липецк, 2012), Международная конференция «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах» (Москва, 2012), X Всероссийской школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2013), а также на семинаре кафедры «Математическое моделирование систем и процессов» Пермского национального исследовательского политехнического университета.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи диссертационной работы, отражены научная новизна и практическая значимость результатов работы.

В первой главе рассматриваются различные системы планирования и перепланирования на промышленных предприятиях. Планирование и перепланирование в современных условиях основывается на системном подходе. Такой подход предполагает рассматривать любой объект как систему. В общем смысле система - это ограниченное множество взаимодействующих элементов. Системный подход наиболее точно позволяет смоделировать задачу и найти оптимальное решение в задачах управления. Особенностью данного подхода является решение задачи не для каждого элемента производства по отдельности, а для всего предприятия в целом.

В процессе планирования и перепланирования особенное внимание в системах управления производством на промышленных предприятиях уделяется свойству устойчивости. Под устойчивостью в задаче перепланирования понимается возможность произвести необходимое количество готовой продукции точно в срок при отклонениях от принятого плана производства. Целесообразно разделить все параметры задачи управления устойчивостью плана на элементы управления и управляемые объекты. Изменяя значения параметров элементов управления, можно добиться необходимых значений управляемых объектов.

Во второй главе представлен алгоритм поиска факторов, влияющих на образование некачественной продукции. Алгоритм состоит из двух этапов. На первом формируется набор параметров производственного процесса,

б

которыми возможно управлять. Далее на основе корреляционного анализа выбираются наиболее влияющие на уровень брака и наименее коррелируемые между собой параметры.

На втором этапе происходит построение математической модели на основе регрессионного анализа. Построение регрессии поможет дать рекомендации по уменьшению брака на основе варьирования параметров, отобранных на первом этапе алгоритма. В качестве метода построения регрессий используется метод наименьших квадратов, а для оценки качества полученных уравнений используется комплексная оценка с использованием стандартных статистических тестов (Стьюдента, Фишера).

Предложенный алгоритм был применен на ПАО «Мотовилихинские заводы» на примере производства поковки черновой оси. До перехода на полный производственный цикл предприятие для отливки заготовок использовало закупаемые материалы, из которых и отливались заготовки. После изменения спецификации изделий, а именно замены материалов для отливки, изменилось и ее качество. Основные производственные этапы производства заготовок вагонных осей представлены на рис. 1.

с > Г" / > Агрегат г Л г

Дуговая сталеплавильная печь (ДСП) Ф Сталь-Ковш (СК) Ф комплексной обработки стали (АКОС) Ф Вакууматор Ф Разливка

^ >

Рис. 1. Этапы производства заготовок вагонных осей

В качестве основного источника данных по параметрам отливки стали в литые заготовки были взяты паспорта плавок за 2011 год в количестве более шестидесяти штук для заготовок размером 380x380 и 480x540. По каждому из паспортов были полученные данные по уровню несоответствия продукции в партии заготовок вагонных осей. Уровень несоответствия продукции заданному уровню качества в выборке варьируется от 0 до 16.7 процентов. Уровень определяется как процент вагонных осей из определенной плавки с дефектом, определенным на производстве, и рекламациям.

Для решения задачи была принята гипотеза о неоднородности выборки и данные были разделены на две группы:

1. литые заготовки размером 380x380;

2. литые заготовки размером 480x540.

В каждом из паспортов были рассмотрены все параметры, заданные технологией производства. Таких параметров оказалось около 200. В качестве возможных параметров, влияющих на брак, были выбраны тс, которые больше всего различаются по величине в рассматриваемых плавках. В результате анализа был получен набор факторов: • уровень Мп в стали;

продолжительность операции кипения в ДСП;

• расход кислорода в ДСП; общее время работы на АКОС;

• уровень аргона в трим доводке при операции в вакууматоре;

• сумма расхода добавленного материала на этапе сталь - ковш (алюминиевая проволока и РеМп);

общее время разливки; скрап при отливке. Были составлены облака рассеивания для каждого из рассматриваемых параметров. Графики представлены на рис. 2 и рис. 3.

0Д8 -,-

0 ОД 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Расход РеМп на этапе сталь-ковш(т)

Рис. 2. Облако рассеивания для параметра «расход РеМп на этапе сталь-ковш»

0,18

Рис. 3. Облако рассеивания для параметра «расход алюминиевой проволоки на этапе

сталь-ковш»

Исходя из полученных графиков, было сделано предположение о том, что наиболее предпочтительной является линейная зависимость между

параметрами плавки и уровнем брака. Корреляционная статистика представлена в таблице 1.

Таблица I. Корреляция параметров производства

Кислород (мЗ) Общее время работы Уровень Мп Трим доводка Скрап

Кислород(мЗ) 1.00

Общее время работы 0.13 1.00

Уровень Мп -0.02 -0.17 1.00

Трим доводка 0.13 0.02 -0.21 1.00

Скрап 0.11 0.24 -0.41 0.21 1.00

Лэддл(РеМп) 0.08 0.31 0.80 -0.14 -0.25

Лэддл(А1 проволока) -0.21 -0.44 0.24 -0.06 -0.22

Общее время разливки -0.13 -0.12 0.48 -0.21 -0.16

Время кипения 0.09 -0.03 -0.05 -0.09 -0.23

Брак 0.24 0.36 -0.52 0.33 0.41

Таблица 1. Корреляция параметров производства (продолжение)

Лэддл (РеМп) Лэддл (А1 проволока) Общее время разливки Время кипения Брак

Кислород(мЗ)

Общее время работы

Уровень Мп

Трим доводка

Скрап

Лэддл(РеМп) 1.00

Лэддл(А1проволока) 0.09 1.00

Общее время разливки 0.44 0.30 1.00

Время кипения 0.02 0.25 0.00 1.00

Брак -0.37 -0.55 -0.51 -0.08 1.00

После проведения корреляционного анализа были отобраны наиболее значимые параметры для составления итогового уравнения регрессии для уровня брака у.

Полученное уравнение регрессии имеет вид:

у = 0.35- 0.27л:, -0.0007Л;2, (1)

где .V,, х, - уровень Мп и А1 проволоки соответственно. Таким образом, при увеличении на одну единицу каждого из показателей мы добьёмся уменьшение уровня продукции неудовлетворительного уровня качества на 27 и 0.07 процентов

соответственно. Оптимальные значения параметров будут максимально возможные значения, предусмотренные технологией производства.

Значимость коэффициентов регрессии была проверена на тестах Стьюдента и Фишера, соответственно для принятия гипотезы о том, что коэффициенты значимы как по отдельности, так и в целом на 95% доверительном интервале. Величина стандартной ошибки показывает, что в среднем модель «ошибается» при прогнозировании уровня некачественной продукции на значение, равное 0.038.

Аналогичным способом было получено уравнение зависимости отклонения от целевого уровня качества у2 от параметров производства:

у2 = 0.07 - 0.11*3 - 0.09д:4 - 0.0012х5, (2)

где xl,xл,xs - уровень аргона на этапе АКОС, время работы под дугами на этапе АКОС, расход кислорода на этапе сталь-ковш соответственно.

Предложенный алгоритм позволяет находить факторы, влияющие на уровень брака продукции и его отклонение. Использование такого подхода для решения подобных задач помогает дать четкие рекомендации по изменению параметров производства для минимизации количества некачественных изделий.

В третей главе рассматривается процесс перепланирования дискретного производства при условии нечеткости исходной информации на металлургическом предприятии.

Предположим, что предприятию необходимо выпустить г;,/ = 1,#», различных изделий к концу месяца, где п - количество изделий. При этом предприятие располагает уп} = \,К рабочими центрами I - количество рабочих центров. На каждом из рабочих центров можно произвести определенную часть необходимых изделий. Обозначим эту часть как х)(1)/- изделий, где / - время, которое необходимо потратить на производство х) изделий, а /у(л') е [0;1] - функция принадлежности, где 0 показывает наименьшую степень комфортности производства х\ изделий за

время / на у) - рабочем центре, а 1 - максимальную степень комфортности.

/

Причем < , то есть можно произвести запланированное количество

изделий, либо больше понеся при этом затраты с;.

Каждое изделие г,, можно произвести множеством способов, описание которых сведены в матрицу планирования, где столбцы это рабочие центры на которых производится определенное количество необходимых изделий с соответствующей функцией принадлежности (комфортности): ~х\(1)1М(х\) х'20)/ф\) ... х\(1)1^(х\)с

Таким образом, каждому варианту планирования производства ставится в соответствие функция принадлежности, которая учитывает мнение эксперта о возможности и целесообразности этого варианта планирования. Используя свойства пересечений нечетких множеств, по данному алгоритму определяется наилучший вариант планирования, который выбирается из области пересечения всех допустимых вариантов планирования. Стоит отметить, что этот вариант будет оптимальным как с точки зрения цены, так и с точки зрения экспертного мнения.

Алгоритм представлен в следующем виде:

a. Сортировка данных в матрице от минимального к максимальному значению функции принадлежности для каждого столбца по очереди:

/М^-,)) ^ (x'j W)) * WJ), ' = 1.....я;у = и /, (4)

где i - один из видов продукции, у - один из рабочих центров.

b. Выбор наименьших затрат по стратегии: с, -> min, т.е. определяем Г.

c. Выбор стратегии Г в качестве начальной строки для алгоритма.

d. Для каждого из рабочих центров определяется наименьшее значение функции принадлежности, начиная со строки /' и до первой:

min/<(*})■

При данном подходе можно найти производственный план в условиях неполной информации и получить при этом меньшее число итераций по сравнению с алгоритмом полного перебора. Следует отметить, что и процесс перепланирования производства может осуществляться аналогичным способом с пересчетом возможных вариантов.

Предположим, что в связи с поломкой к-го рабочего центра нам необходимо запустить процесс перепланирования. Процесс перепланирования осуществляется с использованием матрицы планирования без учета выбывшего из рассмотрения рабочего центра. При этом матрица будет выглядеть следующим образом ~хЦг)/Мх!) ... xUO/M'l-,) - x!(r)//i(xl)

(6)

Если при условии вывода одного рабочего центра из матрицы

/

планирования выполняется условие г, < , тогда применяется описанный

н

выше алгоритм, и находится новый производственный план для изделий 21.

Иначе для процесса перепланирования вводится понятие удаленного рабочего центра. Удаленный рабочий центр представляет собой предприятие-конкурент, выпускающее аналогичные изделия. Конкуренту

заказывается необходимое количество изделий для того, чтобы г,. < ^^

было верным. При этом в матрице планирования добавляются столбцы с удаленным рабочим центром

х\Ц)1р(х\) ... х'^Ц)!/1(х\-\) ¿ЛО'рЫ) ^-.('УМО - *1(>РМ*1)

х",{г)!м{х") ... ... хло/ж1)

(7)

где и{(/)/р(н>{) - количество необходимых изделий, произведенных на удаленном рабочем центре, £ - номер удаленного рабочего в общем списке. Функция принадлежности показывает степень удовлетворения событием производства изделий на удаленном рабочем центре с затратами с,.

При перепланировании производственного плана с неполной информацией следует определить устойчивость систем в терминах нечеткой логики. Систему управления производственным предприятием можно описать схемой, представленной на рис. 4.

Система управления

Рис. 4. Схема системы управления производственного предприятия

Устойчивость перепланированного плана определяется следующим образом. В рассматриваемой системе нечеткими данными являются возмущения системы, т.е. г(/) = {г, (г)/ ц(г, (/)), (/)/(г)),..., г„ (г)/ м(г„ (0)}, где 2;(/)/ц(г,(/)) показывает с какой степенью внешнее воздействие г((г) влияет на целевое значение (0 - никак не влияет, 1 - полное влияние), л, -размерность вектора. При этом может интерпретироваться как

необходимый уровень качества или стоимость производства изделий в зависимости от поставленной задачи.

Из нечеткости возмущений вытекает нечеткость Hu(t).v(i).:(i)), а, следовательно, происходит отображение целевой функции во множество нечетких множеств 1: (M(/),v(/),r(/)) -» |(.г/ц(.г)),.дг е Я}, где х - значение целевой функции, ц(л-) - степень, с которой полученное значение совпадает с Л,,,,.,«., а - множество действительных чисел.

Под вектором управления м(/) на производственном предприятии будем понимать календарный план выпуска продукции с загрузкой рабочих центров. При наступлении возмущений необходимо сформировать новый календарный план производства, который позволял бы не ухудшить значение целевой функции /(»«). v(0.г(0) ->/,„.„„,„.. При этом, если возмущения системы никак не влияют на значение целевой функции, то в формировании нового календарного плана нет необходимости. В данном случае функция принадлежности возмущений ц(*;(О)-»0 и /. (M(i).v(r)) -> R. Такой календарный план будем называть устойчивым с устойчивостью первого рода.

Пусть l(u(t),\'(t).:(t)) = /, П Л...П , (8)

где к - количество декомпозированных целевых функций, при этом ц(/,) - вклад данной цели в общую целевую функцию.

Декомпозированные целевые функции, для которых план будет иметь устойчивость первого рода, не нуждаются в дальнейшем рассмотрении. Для остальных значений целевой функции необходим новый календарный план, который доставил бы наилучшие значения каждой из функций. Такой календарный план назовем возмущенным и обозначим u'(t). В данной трактовке задачи ограничениями будут являться возмущения системы. Назовем u(i) устойчивым в терминах устойчивости второго рода, если при ц(и'(/))Пц(и(/))>ц\ следует, что

(|Л(-',(0)ПИ--,(/))П...ПЙ(-„(/))ПЦ(/|)ПЦ(/:)П...ПЦ(/1))>Ц"1 (9)

где (г,(/))П(г2(/))П — П(=„(/))П/, П/, П...ПЛ является решением задачи оптимизации по Заде в условиях неполноты информации. При этом ц' -уровень приемлемости отличия возмущенного плана от невозмущенного, а ц"- заданная степень удовлетворенности полученным значением целевой функции. Отметим, что значения ц' и ц" определяются экспертным путем.

В четвертой главе описывается автоматизированная система оценки брака металлопродукции.

В начале работы над программой была необходимость в переводе статистических данных с бумажных паспортов плавок в цифровой вид. Для этого был составлен аналог паспорта плавки в виде схемы XML. Такой метаязык был выбран для унификации данных и дальнейшей загрузки оцифрованных паспортов в базу данных.

За загрузку данных в программе отвечает модуль импорта данных. Импорт данных основан на обработке каждого паспорта плавки в виде XML документа. Окно загрузки данных доступно по кнопке импорт из главного окна программы, представленного на рис. 5.

l^Cupmn» ^thnpt...

v( Пупимичмы', Яо" К1*™*

ИД С S с ........-.............

шшшшшяшяшя

Рис. 5. Окно загрузки данных

В окне импорта представлен множественный выбор заполненных XML файлов с информацией о каждой плавке. Выбор файлов организован в стандартном окне Windows (рис. 6).

Упорядочить * Оидять мпку üooqlc/UKK

,, Библиотеки ■ >w

- Документы ь. ИАобрАжения J) Myjwu

'• Компьютер

Ц. ЛЕКАЛЬНЫЙ Д1КК (С)

Локальный дитк CG:J L., Зярсмреирокяно системой (НО k s ЛокАлытыпдтк ft)

ДпскояодВО РОМ1ИЙ2013..4 ^iliital«! V ufi (SSiu) №)

проттщ Applicidon Melting WinlormApplicjtion • 5tmplet » 6 Поя ас 5«mpl«s

Имя Дат» шметкиия lim PajMcp

ft KM 5612 19.11.2014 13Л5 ФАЙЛ 'XML' 14 №

ft M4 5621 17.11201420:55 Файл 'XK1I 15 КБ

ft Ш 5626 19,1120141413 Файл 'XML" 17 Кб

ft M4 5631 17.112014 20t55 Файл "XML" 17 КБ

ft Ш 57Ю 17.112014 20T5J Файл 'XML 16 КБ

ft M4-571S 17.112014 »55 ФАЙЛ'XML' 15 КБ

ft M4S720 17.112014 2455 Файл 'XIA* 15 КБ

ft M4 5774 Ь.1|Л14».55 Файл "Xi.fl" ККБ

ft M4 5%! Файл *ХМ1" 15 КБ

ft М4-5Ч67 17.112014 70:55 ФАЙЛ'ХМ 16 КБ

ft №1323 11.11201411:75 Файл'XMI' 16 КБ

ft М4-132Я 11.11201411:25 Файл '.Ml ' 16 КБ

ft M4-3132 11.11201411:75 Ф»йл'Ш1' И КГ.

ft Ml.1136 11.11201411:25 Файл'ХМ1" 16 КБ

ft M4-1341 11.1120141125 ФАЙЛ'ХМ1 16Kb

• J «

Имя фяйяк "Mi-5709" "М4 5715" "Ш 5721Г-М4-5724" "М4-59вР "М4-5МГ'М4 3323" тЗЗг«-"W 3332" "М4-3336" "М4 3341* "М4 334»

Открыть Отмен«

Рис. 6. Окно выбора данных

Импортируемые данные загружаются напрямую в базу данных, созданную на основе шаблона XML.Каждое из полей базы данных имеет однозначное соответствие с определенным тэгом ХМ LcxeMbi паспорта плавки. Логическая схема БД представлена в приложении 2 к данной работе.

После импорта данных в базу, все данные будут представлены в главном окне программы, как показано на рис. 7.

1 Ьмр а™ mm Um ЛЧПOl Си» Во» ?<»

маян 24 38 ЛИ ОС к в

¿2 или ЛИЛИ ОС к в

та пят ZbJSLXII ОС К 3

МЮ1 ZUUDU &ШШ ОС к в

Ю-5709 2101Л11 ЗИЯЛИ ОС с lt

1И4715 ЛАЛИ шли ос «2 1

IM 5730 28ЯХ11 ШЛИ ОС В 1

мш л шли иялл ОС Ш 0

tum H012C1I гквли ОС а о

тя; 11ЮЛИ 22ЯЛ11 ОС м J_

М- 3323 илгли 1Ш20И ОС И J

Ш-Х01 июли 15(22811 ОС 82 2

IMJB 12ВШ1 150? ЛИ ОС V 1

тпх 12 ШЛИ К 02 ЛИ а Л 1

шли Ш11 tuuni ОС С ]

тт 13Д2Л11 »шли ОС- К /

ммзя P.G2JC1I ШЛИ ОС К !»

ш-ш МЮЛИ КСЯ11 ОС я 1

и*т ИЮЛИ №02 ЛИ ОС Л 7

ш «ЮЛИ ИЮЛИ! от Л 0

Mtnss 1SC22G11 июли ОС Л б

ж та Ii ИЗXII 71.032011 ос Л 12

Ht-XX ШЛИ 2103X11 ОС т~ j2

шло ~ КИЛИ 21 ИЛИ ОС В 1

М437К №332011 21 ОЗЛИ ОС М 1

И4Ш 17ЫЛИ Л ЮЛИ а: м ю

шва В(П ЛИ ММЛ11 ос S2 0

Рис. 7. Интерфейс представления данных

Каждый из паспортов плавки в программе идентифицируется с помощью номера, даты плавки, а так же даты ее анализа. Основные этапы производства заготовок вагонных осей, а так же дополнительная информация представлены во вкладках в левой части рабочей области (состав, операции, АКОС, вакууматор, расход, разливка и приемка, приемка, информация о работниках). Одновременно с импортом доступен и ручной ввод данных. По нажатию на новую строку в левом поле появится пустая форма паспорта плавки, предназначенная для заполнения в реальном времени.

Анализ данных для прогнозирования уровня брака в производимых партиях представлен в модуле «Анализ данных». Модуль доступен из основного меню программы (рис. 8).

В анализе данных для определения параметров, участвующих в расчете итоговой регрессии, используется корреляционная таблица.

V К/сгород

OUucc время работы

УробмМп Тримюеома

Скрап

ГЪддл (Fel*i) I Ьддл <AI припаса} O&uon промя разяяжм Время шпимя

fipnr

ftfcMOQt LWIWBJeMU fwGcnt» Ура»*> № Iptn ¡EWJJM г__ Паи» Mh| Ib»« провожай) Общее чямя сшпцки fem um«я

Hi'BWIM Я.12Ш177 ■0,01715» 0,12172131 0.10982415 0.O835GOG2 ■0,21085676 4.12l»!il Ш7Й246

0.12540*77 шююое 4.19™» 3.02*8475 623677371 0,31000005 04409I7W -0.12257516 о.агкяа

«0171582« 4)16897804 1ГООТ0 ■02118*79 -0.40825317 0.79589180 024001500 0.48404325 OOMM692

0.12872881 0.02469475 ■021185479 шито 070755147 4.13513654 ■0.06456053 0.20646176 4.09488313

0.10582(15 0.23677371 040825317 1207591(7 1КШШ 025494215 022013329 0.15812462 022595870

мгак2 031 ЮТ» 0./55В91Ю -0.13513654 025494215 1.00СПШ1 O.OB933686 0.43781007 H017932D6

02109567t 044091710 0JWM5K 006456053 022013329 0.01933686 1.00000000 0.30131664 0.24681971

0,17859361 «12757516 048404325 42W4il76 4.1W12467 0.43781Ю7 0,30133664 1ИЯХШ 0004071(4

О.ОШ2К №Кт 005064S92 «09481113 022595870 0.017532« 074681971 0,00407164 100000000

ШЧМ «128706 ■0.5154 JS22 0.33467859 0,406779« 6.37050686 ■0,55128729 -0.51203128 4.07841037

Урпипмрегретом

0.34612719 0.ЖЖ494Л1 ОООККОД 0000G17M« х1Уров»ьНг> х2 ГЬш|(Мпр(вопоы) хЗ • Общее дойн LU ли«и

Гтлшг.ТЖЛ

п«и»»т 0,505790682651473 Ч-кваншщмчкеми: 0.177550150231557 Чайшт 38

Растет

У4ГЫЯЛ, пгрмпры с шмздшшггм щфешиш йогве

ГЬг*шт|. ртгрестип

Сициш ib юемт кгадоиты

Рис. 8. Модуль анализа данных

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Проанализированы основные модели управления качеством производимой продукции, а также существующие методы и алгоритмы перепланирования производства на металлургических предприятиях в условиях меняющейся конъюнктуры рынка металлопродукции. Описаны основные модели и алгоритмы планирования и перепланирования используемые в современных ERP системах и их влияние на качество производимой продукции.

2. Разработан метод перепланирования производства, который позволяет минимизировать затраты на устранение возмущений и при этом не ухудшить качество производимой продукции в условиях неопределенности исходной информации. Предложенный метод позволяет учитывать как исходные данные в ERP-системах предприятия, так и экспертное мнение сотрудников производственных подразделений и отделов, осуществляющих производственное планирование, что позволяет отказаться от упрощенной схемы перепланирования, принятой на большинстве предприятий и при этом не ухудшать качество продукции. Предложенный алгоритм перепланирования использует меньшее число итераций в отличие от метода полного перебора, что позволяет экономить на вычислительных ресурсах, используемых на предприятии. Также сформулировано определение

устойчивости перепланированного процесса производства при неполной исходной информации.

3. Определен процесс перепланирования в общем виде с возможностью управления качеством продукции на металлургическом предприятии. Процесс перепланирования производства продукции с заданным уровнем качества основан на совместном применении методов Тагути и регрессионного анализа с учетом принципов TQM. Алгоритм позволяет находить факторы, влияющие на брак продукции. Использование такого подхода для решения задач качества продукции помогает дать четкие рекомендации по изменению параметров производства для минимизации бракованных изделий.

4. Создана информационно-аналитическая система (ИАС) на основе статистических методов и методов планирования эксперимента, позволяющая прогнозировать качество производимой продукции с возможностью перепланирования производства. Помимо прогнозирования качества производимой продукции при заданных параметрах производства, система так же является универсальных хранилищем данных для различного типа продукции. ИАС легко перенастраивается под разные виды продукции и поддерживает как ручной ввод данных, так и автоматическую загрузку в виде XML-схем.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ИЗЛОЖЕНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Суханцев С.С., Гитман М.Б., Елисеев A.C. Статистический анализ факторов, влияющих на образование дефектов при производстве вагонных осей // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2013. - № 1. - С.54-56.

2. Елисеев А. С., Гитман М. Б., Суханцев С. С. Оценка устойчивости производственного плана с учетом стохастичности ресурсных ограничений / Управление большими системами. Выпуск 42. М.: ИПУ РАН, 2013. С.257-272.

3. Суханцев С.С., Гитман М.Б., Елисеев A.C. Оценка устойчивости производственного плана в задаче перепланирования производства// Вестник ИжГТУ. 2013. № 2. - С.123-125

4. Суханцев С.С., Гитман М.Б. Планирование дискретного производства в условиях неполноты информации. //Вестник ИжГТУ, 2014. №2. С. 134-137.

Статьи и материалы конференций

1. Елисеев A.C., Суханцев С.С. «К вопросу устойчивости производственного плана» Управление большими системами, Материалы IX Всероссийской школы-конференции молодых ученых. Том 2. / Липецкий

государственный технический университет. - Тамбов-Липецк: Изд-во Першина Р.В., 2012. С. 238 -241.

2. Елисеев A.C., Гитман М.Б., Суханцев С.С. Алгоритм оценки устойчивости производственного плана в условиях стохастичности ресурсных ограничений // Материалы конференции «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах». 2012. С. 572-575.

3. Елисеев A.C., Суханцев С.С. Методика выявления факторов, влияющих на брак, на примере производства вагонных осей // Научные исследования и инновации. 2012 - Т. 6. - № 1-4. С. 106-113.

4. Елисеев A.C., Суханцев С.С. Задача о качестве продукции на примере производства вагонных осей // Материалы XXI Всероссийской школы-конференции молодых ученых и студентов «Математическое моделирование в естественных науках». Пермь: Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета. 2012. С. 68 - 69.

5. Суханцев С.С. Выбор оптимального плана в процессе перепланирования производства //Материалы X всероссийской школы-конференции молодых ученых. Том 3 / Уфимский государственный авиационный технический университет, 2013. С.269 - 273.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

и базы данных

1. Суханцев С.С. Программная система «Прогноз уровня брака металлопродукции»: Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2015613876 РФ, заявка №2014664274 от 10.12.2014.

Подписано в печать 02.07.2015. Формат 60x90/16. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 1017/2015.

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии издательства Пермского национального исследовательского политехнического университета 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, к. 113. Тел.: (342)219-80-33

2015674962

2015674962